Rigolleau S.A.
www.rigolleau.com.arRigolleau lleva la visibilidad en tiempo real a un siglo de vidrio
Una modernización de 14 meses en líneas de horno, envases y producción farmacéutica — reemplazando logs de PLC aislados por un único feed de OEE compartido entre operación, planeamiento y calidad.
Visión
Dar a cada turno, en tres líneas de producto muy distintas, la misma foto operativa — sin reformar una planta que funciona.
Impacto
Una sola capa operativa que conecta el horno, las líneas de envases y las salas limpias farmacéuticas, con −31% de defectos y tiempo de changeover a la mitad.
Servicios clave
- Cloud y Plataformas
- Datos e IA
- Software a Medida
- Diseño de Experiencia
Resultados del cliente
- −31%
- Defectos, año contra año
- 2×
- Changeovers más rápidos
- 14 meses
- De kickoff a GA de la plataforma
El desafío
Tres líneas, tres sistemas, una sola planta
Rigolleau opera tres negocios profundamente distintos en el mismo predio. La vajilla doméstica se vende a través de cadenas minoristas y compite por precio por pallet. Los envases para alimentos y bebidas van a embotelladores cuyos calendarios cambian semana a semana. Las ampollas y viales farmacéuticos viven bajo un escrutinio regulatorio que la mayoría de las plantas de consumo nunca ve. Durante buena parte de la historia de la compañía, cada línea funcionó con sus propios sistemas: los logs de PLC en un lado, las planillas de calidad en otro, el planeamiento en un tercero. La información existía; nunca se cruzaba en la misma sala.
Lo que llevó la conversación de "deberíamos arreglarlo" a "hay que arreglarlo" fue la demanda. Una nueva línea de ampollas reservada hasta el tercer trimestre, una cadena minorista importante reorganizando su programa de vajilla y un contrato de envases ámbar aterrizaron dentro de las mismas seis semanas. Sin una vista operativa compartida, cada changeover se transformó en una discusión. Cada escalada de calidad perdía un día en handoffs.
Nuestro enfoque
Un solo feed, tres audiencias
Empezamos escuchando en la planta. Dos ingenieros y una diseñadora pasaron tres semanas en el predio — siguiendo turnos, sentados en reuniones de planeamiento y observando el momento exacto en que un defecto se detectaba y se enviaba a re-trabajo. El patrón era claro: cada rol necesitaba los mismos datos con una forma distinta. Operadores querían OEE en tiempo real para la línea que estaban corriendo. Planeamiento quería tiempos de cierre y un vistazo a la capacidad. Calidad quería trazabilidad del defecto desde la materia prima hasta el pallet. La dirección quería tendencias semanales sin tener que pedirlas.
En lugar de proponer un MES monolítico, planteamos una sola capa operativa de datos con tres superficies distintas encima — cada una afinada a un rol, todas tirando de la misma fuente de verdad. Mapeamos un rollout de 14 meses contra el calendario de líneas, no contra un Gantt de nuestra preferencia: la línea más ocupada quedó al final, después de probar la plataforma en una de menor riesgo. Esa secuencia terminó siendo la decisión de diseño más importante.
“No nos faltaban turnos ni máquinas. Nos faltaba que todos los turnos vieran la misma planta.”
Lo que construimos
El sistema operativo de la planta
Construimos la plataforma en tres capas, cada una atendiendo un horizonte temporal y una audiencia distintos. El resultado es un solo stack que operación, planeamiento y dirección usan todos los días — y que calidad y regulatoria pueden auditar a demanda.
Una capa de planta en tiempo real
En el horno y las líneas de envases instalamos una capa de streaming que ingiere eventos de PLC, feeds de visión y entradas del operador desde tablets rugged en cada estación. La superficie del operador — pensada mobile-first, aunque viva en displays fijos — muestra OEE, SKU en curso y cualquier hold de calidad abierto para ese turno. El operador no tiene que abandonar la línea para registrar un problema; el mismo formulario que lo captura lo etiqueta con el evento upstream que lo causó.
Una capa de planeamiento y capacidad
Por encima de la capa de planta, construimos una superficie de planeamiento que proyecta la capacidad de la línea ocho semanas hacia adelante usando datos históricos de changeover y el pipeline de ventas actual. Planeamiento ya no rehace el cronograma desde cero cada lunes; acepta, edita o sobrescribe un plan recomendado. El motor de recomendaciones es deliberadamente explicable — cada changeover sugerido viene con las tres restricciones que lo motivaron, así planeamiento puede discutirlo (y muchas veces mejorarlo).
Una capa de calidad y regulatoria
Para la línea farmacéutica construimos una superficie de sala limpia separada que cumple con los requisitos de trazabilidad GMP. Cada lote de ampollas queda enlazado con la curva de temperatura del horno, el lote de materia prima y la firma del operador en el momento de la inspección. Las auditorías regulatorias que antes pedían una semana de arqueología en bodega ahora cierran en dos días hábiles con una sola exportación. Esos mismos datos potencian el análisis de causa raíz cuando un defecto sí escapa al campo — cerrando un loop que antes tardaba meses.
Impacto en el cliente
Más chico, más calmo, más rápido
A los 14 meses, la plataforma corría todas las líneas del predio. La tasa de defectos cayó 31% año contra año — la mayor parte por detectar anomalías de horno upstream antes de que se propagaran. Los changeovers, la mayor fuente individual de horas de producción perdidas, se redujeron a la mitad. Las reuniones de planeamiento — históricamente una negociación semanal de dos horas — se transformaron en alineamientos de 25 minutos frente a una pantalla compartida. Los holds de calidad que solían rebotar entre cuatro supervisores ahora cierran en el mismo turno en que se abren.
Los números importan, pero el cambio más difícil es cultural. Los operadores confían en los datos porque pueden corregirlos. Planeamiento confía en las recomendaciones porque puede editarlas. Calidad confía en la trazabilidad porque ayudó a diseñarla. Nada de eso aparece en un dashboard, y todo aparece en el próximo año de producción.
Lo que sigue
Lo que sigue
Con la capa operativa instalada, la próxima fase entra en terreno predictivo: modelado de rendimiento de horno, asignación dinámica de materias primas y un portal para clientes que les dé a embotelladores y farmacéuticas visibilidad de pedidos en tiempo real. Cada uno se monta sobre la misma capa de datos en lugar de empezar de nuevo — que era el punto desde el principio.