## [Tiempo de Ciclo](/es/node/52360) Definición El tiempo transcurrido que requiere un proceso, máquina o puesto para completar una unidad de trabajo o una operación repetible, normalmente medido desde el inicio del procesamiento de una unidad hasta el inicio de la siguiente. ## Principio Principio Medir el tiempo de procesamiento por unidad y su variabilidad; reducir la media del tiempo de ciclo o su variación aumenta el rendimiento y la predictibilidad con los recursos disponibles. ## Demostración Demostración Un centro de mecanizado tiene un tiempo de ciclo de 5 minutos por pieza (carga, mecanizado, descarga). Reducir el tiempo de cambio de herramienta a 1 minuto disminuye el tiempo de ciclo y aumenta la producción diaria sin añadir turnos. ## Aplicación incorrecta Aplicación incorrecta Confundir tiempo de ciclo con lead time o takt time, o reportar tiempos registrados por la máquina excluyendo preparación, cambio de lote o intervenciones manuales que afectan el tiempo de ciclo efectivo. ## Consecuencia Consecuencia Un tiempo de ciclo preciso permite cálculos correctos de capacidad, alineación realista con el takt, identificación de cuellos de botella y una mejor programación y balance de línea. ## Inversión Inversión El escenario inverso presenta tiempos de ciclo largos y variables que reducen el rendimiento, provocan crecimiento de buffers y dificultan cumplir compromisos de takt o entrega. ## Límite Límite El tiempo de ciclo abarca el tiempo de procesamiento activo por unidad en una estación u operación definida; excluye esperas, transporte entre estaciones y lead time externo, salvo que la definición de medición los incluya explícitamente. ## Tensión semántica Tensión semántica El tiempo de ciclo compite conceptualmente con takt time (ritmo impulsado por el cliente) y lead time (tiempo de extremo a extremo); aplicar el indicador incorrecto en la planificación provoca objetivos desalineados. ## Síntesis Síntesis El Tiempo De Ciclo es la duración de procesamiento medida para una operación repetible; controlarlo y reducir su variabilidad es clave para convertir capacidad en rendimiento predecible y diseñar procesos equilibrados y sensibles.