Por Robert Bittner
Este artículo apareció en inglés en la edición Septiembre/Octubre 2025 de la revista BoxScore con el título “Toward Error-Free Operations”.
Un enfoque integral de evaluación, capacitación y automatización puede ayudar a reducir el número y el impacto de los errores humanos
Los errores suceden. En las plantas de cajas multifuncionales—donde probablemente coexisten una variedad de maquinaria y un amplio rango de experiencia de los empleados—es una prueba del compromiso de la industria con la capacitación continua, los procedimientos operativos estándar (POE) y una cultura de seguridad el hecho de que no ocurran con mayor frecuencia. Aun así, las personas son seres humanos. Los errores siempre pueden ocurrir.
Los efectos de esos errores pueden ser significativos. Una encuesta de fabricación de 2017 realizada por Vanson Bourne encontró que el 19% de todo el tiempo de inactividad no planificado puede atribuirse al error humano, lo que resulta en la falta de entrega de servicios a los clientes, pérdida de tiempo de producción y una caída general en la productividad. Pero el tiempo de inactividad es solo uno de los posibles resultados. Los errores también pueden resultar en inconsistencia del producto, pérdida o daño de material, e incluso lesiones.
Identificar las áreas problemáticas
El primer paso para reducir el error humano es identificar cuándo y dónde es más probable que ocurran errores.
David Wiens, fundador y CEO de BPS AI Software, cree que las áreas más vulnerables al error humano son cualquier proceso que involucre reportes manuales. "Cuando creas datos de mantenimiento o producción en un formato escrito a mano y luego se los das a alguien más para que los ingrese en tu sistema, hay múltiples oportunidades para errores y malinterpretación", dice. "Por cada mano que toca los datos, hay otra oportunidad de que sean incorrectos".
Wiens dice que otra área notable de vulnerabilidad es la llamada brecha de habilidades—es decir, la brecha en experiencia y conocimiento que puede ocurrir cuando los empleados capacitados dejan la fuerza laboral y son reemplazados por trabajadores sin experiencia, aún en capacitación. Es probable que los nuevos empleados cometan errores que sus colegas más experimentados evitarían.
Esta situación también afecta a los proveedores, dice Diane Abruzzini, directora de operaciones y cofundadora de Rigorous Technology, un proveedor de robótica y automatización de manufactura. "Muchos de los técnicos de los proveedores, que han sido tan fundamentales para llevar sus productos al mercado y hacer que funcionen bien durante las últimas décadas, se están jubilando. Nuestros clientes nos dicen todo el tiempo que las máquinas que alguna vez estuvieron bajo excelentes contratos de servicio ahora están esperando semanas para que alguien venga a echar un vistazo o para que se reemplace una pieza".
El equipo que funciona mal o está fuera de línea—y las soluciones provisionales necesarias para mantener la producción en marcha—puede conducir a procesos desconocidos y mayores posibilidades de error.
Otras áreas vulnerables pueden no ser tan obvias, lo que requiere una evaluación integral. Por ejemplo, incluso un enfoque aparentemente sólido para el mantenimiento predictivo y preventivo vale la pena evaluar para detectar posibles problemas que causen errores. Scott Ellis, Ed.D., fundador de la consultoría de fabricación Working Well y autor de MacGyvering Simplified: Problem Solving for Teams, señala que el mantenimiento preventivo a menudo se programa para un período de tiempo asignado. "Pero digamos que estás trabajando en una flexo folder gluer", dice, "y pasas por las secciones de impresión, avanzas a la sección de slotting y luego te encuentras con un problema que va a causar un paro. Entonces dejas de hacer el mantenimiento preventivo y arreglas ese problema. Y luego, te quedas sin tiempo para el trabajo".
Es genial que se encontró y arregló un problema. Pero, dice Ellis, "a menudo no hay seguimiento que indique que solo llegaste hasta la sección de slotting durante el último ciclo de servicio. Tendría sentido que el próximo ciclo de mantenimiento preventivo comience allí para que termines el resto de la máquina. Pero no es inusual para mí ver máquinas donde, debido a la falta de seguimiento, la parte trasera de la máquina no se ha tocado en un año porque siguen encontrando pequeñas cosas en el camino que se detienen y arreglan, lo que consume todo el tiempo asignado".
Minimizar los errores
Al evaluar sus opciones para reducir los errores humanos, busque los pasos más eficientes y ricos en valor que se dirijan a sus procesos más vulnerables. Por ejemplo, dice Wiens, "si las empresas aún no están digitalizando sus informes de calidad y producción y su registro de mantenimiento, ese sería un muy buen lugar para comenzar".
Si los informes de producción y el registro de mantenimiento se están haciendo a mano actualmente, a través de un PDF o una hoja de cálculo de Excel, por ejemplo, Wiens cree que es un proceso bastante simple digitalizar esos documentos para que la información pueda ingresarse electrónicamente. Luego puede limitar los tipos de información que se pueden agregar a esos formularios, lo que ayuda a eliminar errores por descuido. "No va a significar que de repente tengas cero errores", dice, "pero es una forma de dar pequeños pasos en esa dirección que no implica traer nuevo software en el que todos tengan que capacitarse".
Para los fabricantes de cajas que ya están digitalizados, el siguiente paso podría ser conectar todos sus datos en el backend. El objetivo, dice Wiens, es tener "lo que se conoce como 'una única fuente de verdad' para sus manuales de mantenimiento, su documentación, sus POE, todas esas cosas. Este tipo de enfoque cierra muchas brechas donde los errores humanos pueden colarse".
Cerrar la brecha de habilidades parece sencillo: capacitar a los nuevos operadores de equipos y personal de mantenimiento al nivel de los empleados experimentados que están reemplazando. Pero los empleados experimentados no trabajan únicamente a partir de manuales y POE. Tienen conocimiento especializado adquirido a través de años en el piso y, potencialmente, años de trabajar con y dar servicio a piezas específicas de equipo, lo que hace una diferencia significativa en la calidad de su trabajo. Debido a eso, "cuanto más puedas documentar, mejor", dice Ellis.
Documentar cómo se realiza una tarea también es clave en situaciones en las que un operador tiene consistentemente menos errores que otros en el mismo equipo. Ellis sugiere reunir a todos para revisar el POE de ese equipo o proceso. "Pregúntales, '¿Así es como realmente lo hacen?' Haz que lo discutan y comparen notas para que todos estén en la misma página.
"Otra opción es grabar un video de todos realizando un proceso, y luego revisar eso como equipo como si fuera filmación de juego", continúa Ellis. "Di, 'Tú lo haces de esta manera, pero tú lo haces de esta manera. ¿Por qué es eso? ¿Cuál es la mejor manera?' O, '¿Cuál es tu razonamiento detrás de eso?' El objetivo es llegar a 'nuestra manera' que se codifique en el POE. Esto puede construir compromiso, lo que puede reducir errores, porque todos no solo conocen los pasos correctos, sino que también conocen el porqué detrás de ellos".
Automatizar para reducir errores
Cuando se trata de reducir errores humanos al realizar las tareas más repetitivas o más exigentes ergonómicamente, los robots ofrecen una solución, dice Abruzzini. "A los robots les encanta hacer lo mismo una y otra y otra vez. Tienden a impulsar un ROI [retorno de inversión] realmente rápido cuando manejan procesos y aplicaciones que se repiten constantemente". Además, dice, "te permiten mover a los operadores de posiciones donde están moviendo material de un punto a otro o levantando repetidamente cargas pesadas para que puedan ir a áreas que requieren más pensamiento crítico y resolución de problemas".
Algunos fabricantes de cajas más pequeños pueden pensar que no son lo suficientemente grandes para que este nivel de automatización o robótica tenga sentido para ellos. Pero Abruzzini señala que si uno está involucrado consistentemente en tareas repetitivas o si depende de una gama limitada de equipos para ejecutar una amplia variedad de productos, la robótica puede ayudar.
"Mi consejo es comenzar de a poco y enfocarse en algo que tenga un ROI muy claro y medible, específicamente con un sistema llave en mano", dice. "Recomendamos que las personas comiencen con un área que sea un punto de alto contacto, algo que se hace repetidamente a lo largo del número de turnos que ejecutas. A menudo comenzamos con paletizar el final de las folder gluers—cuando las cajas se empaquetan en otras cajas, y esas cajas luego se colocan en paletas en patrones de paletas específicos todo el día".
Abruzzini reconoce que al principio, los empleados pueden asumir que más automatización va a significar menos empleos. "Pero al instalar ese primer robot y lograr que las personas se sientan cómodas usándolo, los operadores comienzan a darse cuenta de que son realmente solo una herramienta—y una que típicamente elimina una tarea que no querían hacer de todos modos". Por ejemplo, dice, "cuando comenzamos a instalar el Box Hopper, que es el robot de prealimentación, muchas personas eran escépticas. Pero luego vieron al sistema levantando cinco veces lo que cualquier persona levantaría. [Los trabajadores] ya no tienen que levantar 10,000 libras cada hora en esta estación".
El uso de la automatización robótica "también inspira a las generaciones más jóvenes a venir a ser parte de la empresa", agrega Abruzzini, "porque están entusiasmados por el software y trabajar con tecnología novedosa".
La inteligencia artificial (IA) es otra tecnología novedosa que continúa desarrollándose en una poderosa herramienta de reducción de errores para los fabricantes de cajas.
Por ejemplo, dice Wiens, "dependiendo de qué tan profunda sea tu integración de datos-IA, el personal de mantenimiento podría discutir un problema sobre un problema que están solucionando con un asistente de IA y luego tener la información de esas interacciones almacenada en una base de conocimientos, lo que podría ayudar a guiar e informar el mantenimiento futuro".
Como ejemplo de cuán útil puede ser la IA—particularmente en situaciones donde el personal de mantenimiento puede tener menos experiencia o debe trabajar con un equipo desconocido—Wiens ofrece una anécdota personal.
"Compré una excavadora vieja de los años 60 para mi propiedad. No sé nada sobre cómo mantenerla. No tengo un manual, y no pude encontrar nada en línea. Entonces, usé mi asistente de IA, que puede ver a través de la cámara de mi teléfono y hablar conmigo en tiempo real. Apunté mi cámara a diferentes partes del motor y pregunté qué era cada una. Me explicó cómo funcionaban las cosas y me ayudó a solucionar lo que necesitaba hacer.
"Por supuesto", continúa Wiens, "si propones esto al tipo de mantenimiento en tu departamento que sabe todo sobre todas las piezas del equipo, va a decir que no necesita la ayuda de una máquina, ¿verdad? Pero le da la oportunidad a las personas que no son ese tipo de aprender cómo hacerlo bien, de tomar todo este conocimiento y continuar mejorándolo. Eso potencialmente debería conducir a una mayor eficiencia, un mantenimiento mejorado y, en última instancia, menos errores en el camino".
Convertir los errores en oportunidades
A pesar de los mejores esfuerzos de todos, los errores sucederán. Pero cada incidente les da a los gerentes y sus equipos la oportunidad de aprender de lo que hicieron mal y mejorar sus procesos en el camino.
"Cuando ocurren errores humanos, reúnanse como equipo y descubran qué salió mal para que al menos puedan evitar ese error en el futuro", aconseja Ellis. "Como gerente, no vayas a una reunión como ésta convencido de que sabes lo que pasó o con una solución ya en tu bolsillo trasero. Interactúe con su equipo y pregúnteles qué pudo haber pasado. Haz que se expresen.
"Este es el lugar para dejar de lado la jerarquía, discutir los problemas y ver si podemos aprender algunas lecciones".
Robert Bittner es un periodista independiente radicado en Michigan y colaborador frecuente de BoxScore.
