Lean manufacturing (LM), desde la década de los noventa con la publicación del libro de Wornak, Jones y Roos titulado "La máquina que cambió el mundo", se ha extendido hacia todos los continentes y a todas las actividades empresariales, en la agroindustria también, no solo para optimizar la mejora de las maquinarias, sino también en la planificación del trabajo, control de todas las etapas de producción, tiempos, tareas, costes, etc.
Fairtrasa Perú está experimentando una restructuración bajo su nueva administración. "Nuestro compromiso con la sostenibilidad de la pequeña agricultura nos impulsa a buscar métodos más eficientes para nuestras operaciones, con el fin de obtener mayores beneficios empleando menos recursos", señala Yesy Lalupu Valladolid, gerente. "Esta restructuración está enfocada en gestión por Indicadores (KPI) y mayor inversión en innovación para los cual con el cofinanciamiento de PROINNOVATE se ejecutó el proyecto de implementación de la filosofía de trabajo lean manufacturing".
"La implementación de LM en Fairtrasa se inició con la herramienta Value Stream Mapping (VSM) o mapeo de cadena de valor, que consiste en identificar y eliminar aquellas actividades que no agregan valor y a la vez establecer los KPI que aseguren la mejora continua (Kaisen). Para lo cual era necesario digitalizar los procesos desde el campo, cosecha y postcosecha, por lo que se contrató a la empresa AGOTEC para que con su plataforma y aplicativo móvil se acopie, sistematice y analice los datos de trazabilidad, control de calidad en campo y destino. Además, se implementó otras herramientas como Jidoka, JIT, Kambas, Hoshin Kanri, 5S, Poke Yoke, Andon y Smed".
"Evaluar la cadena de valor con VSM mediante métricas nos permite enforcarnos no solo en el impacto económico de costos e ingresos para la empresa, sino también en lo social y medioambiental, por lo que hemos decidido jalar en la transformación digital a nuestros proveedores, los agricultores, para mejorar la calidad de sus cosechas reduciendo el descarte con un adecuado monitoreo de la calidad en campo y el uso eficiente de los recursos; así como permitir a nuestros clientes en el extranjero visualizar los diferentes eslabones de la cadena de suministro".
El proyecto ha permitido reducir las mermas en tiempo y recursos hasta en un 15% y digitalizar el 90% de los formatos de calidad y trazabilidad; "y lo más importante es que nos permitirá contar con el big data para avanzar en desarrollo de modelos predictivos".
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