Serie Evidencias
Grupo de Investigación RED

Tecnológico de Antioquia
Capítulo 16
9 de noviembre de 2026
Apropiación social del conocimiento Capítulo 16 de 19 · Medir la competitividad y el riesgo

Parte IV · Medir la competitividad y el riesgo

Las paradas que más le cuestan a una metalmecánica no vienen de las máquinas

En una planta las máquinas se detienen por muchas razones, y cada parada parece pequeña. Una metalmecánica de corte láser de Medellín registró más de 80.000 paradas entre 2020 y 2022 y las midió con las herramientas que la banca usa para su riesgo operacional. Las tres paradas de mayor peso son ayudar a un compañero, la hora de alimentación y el refrigerio. La falta de insumos, la herramienta no disponible y el mantenimiento pesan mucho menos en esta empresa.

Autores Jorge Aníbal Restrepo Morales · E. A. Giraldo Betancur · Juan Gabriel Vanegas López “Measuring the production performance indicators for metal-mechanic industry: an LDA modeling approach”

Para quiénGerentes de planta y de producción de pymes manufactureras, estudiantes de ingeniería industrial, administración y finanzas, y gremios del sector metalmecánico. No hace falta formación estadística.

ObjetivoMostrar cómo medir el costo de las paradas de producción como riesgo operacional y cuáles pesan más en la pérdida y en la eficiencia de una planta.

Falta un insumo, la herramienta no está, hay que ordenar el puesto, llega el almuerzo o un operario deja su máquina para ayudar a un compañero. Sumadas durante meses, esas paradas forman una pérdida grande que no aparece como tal en los estados financieros; los autores la llaman costo oculto. El estudio es un caso de una sola empresa: una metalmecánica de Medellín que trabaja por pedido con máquinas de corte láser, punzonado y doblado, y que no tenía cultura de datos. Antes de medir, hubo que diseñar formatos de registro y entrenar al personal para anotar cada parada.

Las paradas se clasificaron en 24 categorías. Para cada una se estimó con qué frecuencia ocurre y cuánto cuesta cada vez, y con esas dos piezas se simuló, con el método de Montecarlo, la distribución de la pérdida diaria. Es el enfoque de distribución de pérdidas que usan los bancos para su riesgo operacional, trasladado a la planta. Con 90 % de confianza, la pérdida esperada por paradas queda entre 0,444 y 1,506 millones de unidades monetarias por día. El artículo cifra el valor en riesgo en 928.677 por día.

Tres eventos concentran casi toda la variabilidad de la pérdida: el apoyo a un compañero explica 59,7 %, la hora de alimentación 29,8 % y el refrigerio 9,0 %. Son eventos de organización del trabajo y de las personas, no fallas técnicas. Las cifras describen la estructura de las pérdidas registradas y su comportamiento en la simulación; no prueban que eliminar un tipo de parada produzca un ahorro igual, porque el operario que deja de ayudar puede generar otra parada o el problema del compañero puede quedar sin resolver. La eficiencia global de los equipos simulada promedia 33,95 %, un nivel bajo y muy volátil que, según los autores, sugiere problemas recurrentes de planificación.

La investigación en cifras

Lo que muestran los datos

Estudio de caso en una metalmecánica de Medellín con más de 80.000 registros de paradas entre 2020 y 2022, clasificados en 24 categorías. Distribuciones de frecuencia y severidad ajustadas con @Risk y simulación de Montecarlo. Las cifras son de la simulación; el capítulo no fija la unidad monetaria.

80.000 Registros de paradas, como mínimo, reunidos entre 2020 y 2022 en una sola planta 24 categorías de parada
928.677 Valor en riesgo diario: la pérdida que el artículo toma como referencia para provisionar Pérdida media simulada: 934.614
59,7 % De la variabilidad de la pérdida se asocia con el apoyo a un compañero, el evento de mayor peso Alimentación 29,8 % · Refrigerio 9,0 %
33,95 % Eficiencia global de los equipos simulada, en promedio: baja y muy volátil Desviación estándar: 43,59 %

Seis tipos de parada y lo que cuesta cada uno

Pérdida media simulada por día, en unidades monetarias. Cuanto más larga la barra, mayor la pérdida

Apoyo a un compañero 420.701 Hora de alimentación 237.666 Refrigerio 131.753 Decisión administrativa 43.169 Orden y aseo 34.461 Mantenimiento máquina 23.635 ROJO: LOS TRES EVENTOS QUE CONCENTRAN LA PÉRDIDA
El apoyo a un compañero cuesta, en promedio, casi el doble que la hora de alimentación y más de diez veces lo que cuesta el mantenimiento de la máquina. Las tres paradas de mayor peso tienen que ver con cómo se organiza el trabajo y con las personas, no con fallas de los equipos.
Las paradas de mayor peso según las tres lecturas de la simulación
Tipo de parada Pérdida media diaria Coeficiente estandarizado Contribución a la varianza
Apoyo a un compañero420.7010,7859,7 %
Hora de alimentación237.6660,5329,8 %
Refrigerio131.7530,319,0 %
Orden y aseo34.4610,08n. d.
Decisión administrativa43.1690,07n. d.
Pérdida esperada diaria, 90 % de confianza0,444 a 1,506 millones

Qué significa para su empresa

Registrar, priorizar y una advertencia

No se gestiona lo que no se registra

La empresa del caso tuvo que diseñar formatos y entrenar a su gente antes de tener datos; solo después reunió más de 80.000 registros. Los autores sostienen que, con disciplina, incluso una pyme puede recoger la información de sus paradas y calcular cuánto cuesta cada tipo.

Mirar primero la organización del trabajo

El apoyo a un compañero, la alimentación y el refrigerio concentran cerca de 98 % de la variabilidad de la pérdida. Que ayudar a otro encabece la lista puede indicar problemas que la organización no ha resuelto, como instrucciones poco claras o falta de personal de apoyo; el artículo no examina esas causas, y averiguarlas en la propia planta es el paso previo a cualquier medida.

Tiempo de producción y paradas programadas

Entre los insumos de la eficiencia global de los equipos, el tiempo de producción es el que más la mueve: según su valor, la eficiencia media queda entre 0,033 y 0,829. Le siguen las paradas programadas y el tiempo total. Son los frentes con más margen en esta planta.

La advertencia: una sola planta

Es el caso de una metalmecánica de Medellín que trabaja por pedido, con datos de unos dos años y un modelo que supone independencia entre eventos. Los resultados describen asociaciones en la simulación, no efectos causales. El capítulo se escribió sobre la versión aceptada del manuscrito, y el propio artículo propone repetir el método en otras empresas e industrias.

Las paradas de máquina pueden medirse como eventos de riesgo, con frecuencia y severidad, igual que los bancos miden sus pérdidas operativas. En esta planta, las de mayor peso salieron de la organización del trabajo. Llegar a esa lectura exigió primero registrar cada parada.

Para seguir leyendo

El capítulo en el libro

Este número es la versión de divulgación del capítulo 16 del libro Competitividad de las pymes: evidencia de investigación del Grupo RED. El libro conserva el método, los resultados y los límites del estudio, ordenados alrededor de la decisión que toma un gerente.

Carátula del Capítulo 16 de la Serie Evidencias Grupo RED: Las paradas que más le cuestan a una metalmecánica no vienen de las máquinas

Capítulo 16Parte IVLibro en línea

Paradas de máquina como riesgo operacional: la eficiencia de una metalmecánica

El capítulo desarrolla el problema, cómo se estudió, lo que se encontró y lo que descarta, y cierra con las implicaciones para la competitividad de la empresa y las referencias para ampliar. El libro completo se lee con acceso libre en competitividad.jarestrepo.com y está depositado en Zenodo con el DOI 10.5281/zenodo.24094613.

Leer el artículo original

La fuente

El artículo

Título
Measuring the production performance indicators for metal-mechanic industry: an LDA modeling approach
Autores
Jorge Aníbal Restrepo Morales, E. A. Giraldo Betancur y Juan Gabriel Vanegas López
Publicación
PublicadoInternational Journal of Productivity and Performance Management, 2025. Scopus. DOI: 10.1108/IJPPM-04-2023-0201
Diseño
Estudio de caso en una sola empresa. Enfoque de distribución de pérdidas (LDA) aplicado a las paradas de producción: ajuste de distribuciones de frecuencia y severidad con @Risk (pruebas chi-cuadrado, Anderson-Darling y Kolmogorov-Smirnov), simulación de Montecarlo, análisis de sensibilidad (regresión estandarizada, contribución a la varianza y correlaciones de Spearman) y simulación de la eficiencia global de los equipos.
Datos
Más de 80.000 registros de paradas de una metalmecánica de corte láser de Medellín, con producción por pedido, entre 2020 y 2022, clasificados en 24 categorías. Valores monetarios ajustados por inflación.
Límites
Una sola empresa, un sistema de producción por pedido y unos dos años de datos. El modelo supone independencia entre frecuencia y severidad y entre eventos de una misma clase. Las cifras describen la simulación, no efectos causales. El capítulo se basa en la versión aceptada del manuscrito y no se dispone de volumen, número ni páginas.
Línea del grupo
Competitividad · Grupo de Investigación RED.

Ficha del producto

Créditos

Producto
Serie Evidencias Grupo RED · Competitividad de las pymes, capítulo 16. Número web de apropiación social del conocimiento, con cifras y gráficos, derivado del capítulo 16 del libro Competitividad de las pymes: evidencia de investigación del Grupo RED.
Investigación
Los autores del artículo citados arriba.
Edición y textos
Jorge A. Restrepo-Morales, editor del libro, con un borrador asistido por IA.
Gráficos
Elaborados con las cifras del capítulo del libro.
Diseño y maquetación web
Jorge A. Restrepo-Morales, con apoyo de un asistente de IA.
Institución responsable
Grupo de Investigación RED, Facultad de Ciencias Administrativas y Económicas, Tecnológico de Antioquia – Institución Universitaria.

Uso de inteligencia artificial. Un asistente de IA (Claude, de Anthropic) apoyó la redacción del borrador, la maquetación web y los gráficos. Todas las cifras se verificaron contra el capítulo del libro, cotejado con el artículo publicado.