{{-- ── Tabs ────────────────────────────────────────────────────── --}}

@foreach(['pipeline'=>'🔄 Pipeline WIP', 'toc'=>'🎯 Restricciones (ToC)', 'oee'=>'⚙️ OEE', 'throughput'=>'📈 Throughput', 'recommendations'=>'💡 Recomendaciones'] as $tab=>$label) @endforeach

{{-- ════════════════════════════════════════════════════════════ --}} {{-- TAB: Pipeline WIP --}} {{-- ════════════════════════════════════════════════════════════ --}} @if($activeTab === 'pipeline')

Estado del pipeline de producción

WIP (Work in Process) acumulado en cada etapa — el nodo más cargado es la restricción

OK (≤2 unidades)

Monitorear (3-5)

Alerta (6-8)

Restricción (>8)

{{-- Pipeline flow --}} @php function pipeClass(int $n): string { return match(true) { $n > 8 => 'pipe-critical', $n > 5 => 'pipe-warning', $n > 2 => 'pipe-monitor', default => 'pipe-ok', }; } @endphp

@php $pipeStages = [ ['icon'=>'⏳','label'=>'Cola Tintura', 'wip'=> $wip['plan'], 'sub'=>'batches PLAN'], ['icon'=>'🎨','label'=>'Tintura Activa','wip'=> $wip['proceso'], 'sub'=>'batches PROCESO'], ['icon'=>'🔬','label'=>'QC Pendiente', 'wip'=> $wip['qcPending'], 'sub'=>'evaluación color'], ['icon'=>'⚠️','label'=>'Fuera Estándar','wip'=> $wip['qcOos'], 'sub'=>'OOS + matiz'], ['icon'=>'🔄','label'=>'Retrabajo', 'wip'=> $wip['rework'], 'sub'=>'2ª+ generación'], ['icon'=>'✨','label'=>'Acabado', 'wip'=> $wip['finishingQ'] + $wip['finishingAct'], 'sub'=>'PLAN + activos'], ['icon'=>'👁️','label'=>'Inspección', 'wip'=> $wip['inspQ'], 'sub'=>'pendientes'], ['icon'=>'📦','label'=>'Empaque', 'wip'=> $wip['packingQ'], 'sub'=>'pendientes'], ]; @endphp @foreach($pipeStages as $s)

@endforeach

Ley de Little — Teoría de Restricciones

Lead Time = WIP ÷ Throughput Rate

La etapa con el WIP más alto está determinando el lead time de todo el sistema. Para reducir el tiempo total de producción sin invertir en más capacidad, elimina el WIP acumulado en la restricción — no en las etapas que fluyen libremente.

@php $totalWip = $wip['plan'] + $wip['proceso'] + $wip['qcPending'] + $wip['qcOos'] + $wip['rework'] + $wip['finishingQ'] + $wip['finishingAct'] + $wip['inspQ'] + $wip['packingQ']; @endphp

WIP Total

{{ $totalWip }}

unidades en planta

Completados ({{ $days }}d)

{{ $batchStats['total'] }}

batches terminados

FPY Color

            {{ $batchStats['total'] > 0 ? round($batchStats['firstPass']/$batchStats['total']*100) : '—' }}%
        

aprobado 1er intento

Rechazo

            {{ $batchStats['total'] > 0 ? round($batchStats['rejected']/$batchStats['total']*100) : '—' }}%
        

batches rechazados

@endif {{-- ════════════════════════════════════════════════════════════ --}} {{-- TAB: Theory of Constraints --}} {{-- ════════════════════════════════════════════════════════════ --}} @if($activeTab === 'toc')

Identificación y ranking de restricciones

Puntuación = WIP × Tiempo de ciclo promedio (Ley de Little). La restricción #1 limita el throughput de todo el sistema.

{{-- Constraint highlight --}} @if(isset($tocStages[0]) && $tocStages[0]['score'] > 0) @php $c = $tocStages[0]; @endphp

🎯 Restricción del sistema (5 pasos ToC: Paso 1)

WIP{{ $c['wip'] }}

Ciclo{{ $c['cycle_min'] }}m

Espera estimada{{ $c['wait_hours'] }}h

PASO 2: EXPLOTAR

@endif {{-- Stage ranking table --}}

@foreach($tocStages as $i => $s) @endforeach

#	Etapa	WIP	Ciclo Prom.	Espera Est.	Puntuación ToC	Estado
#{{ $i+1 }}	{{ $s['icon'] }} {{ $s['label'] }} {{ $s['table'] }}	{{ $s['wip'] }}	{{ $s['cycle_min'] > 60 ? round($s['cycle_min']/60,1).'h' : $s['cycle_min'].'m' }}	{{ $s['wait_hours'] > 0 ? $s['wait_hours'].'h' : '—' }}	{{ $s['rel_score'] }}%	{{ match($s['status']){'critical'=>'Crítico','warning'=>'Alerta','monitor'=>'Monitorear',default=>'OK'} }}

{{-- Cycle times from process executions --}} @if(count($cycleTimes) > 0)

Tiempos de ciclo reales (últimos {{ $days }}d)

@foreach($cycleTimes as $type => $ct)

{{ $ct['avg_min'] }}m avg {{ $ct['count'] }} muestras

{{ $ct['min_min'] }}m – {{ $ct['max_min'] }}m

@endforeach

@endif @endif {{-- ════════════════════════════════════════════════════════════ --}} {{-- TAB: OEE --}} {{-- ════════════════════════════════════════════════════════════ --}} @if($activeTab === 'oee')

OEE por máquina de tintura

OEE = Disponibilidad × Rendimiento × Calidad · Clase mundial ≥ 85% · Mínimo aceptable 65%

@if(count($oeeData) === 0)

⚙️

No hay máquinas de tintura configuradas

Agrega máquinas en Gestión de Máquinas.

@else {{-- OEE reference bar --}}

Escala OEE:

50%

65%

85%+

@foreach($oeeData as $m) @php $oeeColor = match(true) { $m['oee'] === null => '#94a3b8', $m['oee'] >= 85 => '#16a34a', $m['oee'] >= 65 => '#d97706', default => '#ef4444', }; $r = 22; $circ = 2 * M_PI * $r; function oeeArc(float|null $pct, float $circ): string { if ($pct === null) return ''; $fill = round(($pct / 100) * $circ, 2); return "stroke-dasharray:{$fill} {$circ}; stroke-dashoffset:0;"; } @endphp

{{ $m['code'] }} · {{ $m['total_batches'] }} batches ({{ $days }}d)

@if($m['oee'] !== null)

{{ $m['oee'] }}%

OEE

@else

Sin datos

@endif

@if($m['total_batches'] > 0) {{-- OEE gauge breakdown --}}

@foreach([ ['Disp.','availability','#3b82f6'], ['Rend.','performance','#f59e0b'], ['Cal.','quality','#22c55e'], ['OEE','oee',$oeeColor], ] as [$lbl, $key, $color])

@endforeach

Paro registrado

{{ $m['downtime_hours'] }}h

Throughput/día

{{ $m['throughput_day'] }} batches

FPY

Ciclo prom.

{{ $m['avg_cycle_hours'] > 0 ? $m['avg_cycle_hours'].'h' : '—' }}

@if($m['oee'] !== null)

@endif @else

Sin batches en el período ({{ $days }}d)

@endif

@endforeach

@foreach([ ['Disponibilidad','(Tiempo planif. − Paro) / Tiempo planif.','Tiempo efectivo que la máquina estuvo disponible para producir. Se pierde por mantenimiento, averías, cambios de formato.'], ['Rendimiento','Producción real / Capacidad teórica','Velocidad efectiva vs. velocidad máxima. Se pierde por micro-paros, velocidad reducida.'], ['Calidad (FPY)','Batches aprobados / Total batches','Fracción de producción que cumple especificaciones en primer intento. Retrabajo y rechazo destruyen este componente.'], ] as [$title, $formula, $desc])

{{ $formula }}

@endforeach

@endif @endif {{-- ════════════════════════════════════════════════════════════ --}} {{-- TAB: Throughput Trend --}} {{-- ════════════════════════════════════════════════════════════ --}} @if($activeTab === 'throughput')

Throughput diario — últimos {{ $days }} días

Producción completada por día. El objetivo es un flujo estable sin picos de acumulación.

@php $dailyBatches = $trend['dailyBatches']; $dailyExecs = $trend['dailyExecs']; $maxBatch = max(array_column($dailyBatches, 'total') + [0]); $maxExec = max(array_column($dailyExecs, 'total') + [0]); $maxY = max($maxBatch, $maxExec, 1); $displayed = array_slice($dailyBatches, -30); $displayedEx = array_slice($dailyExecs, -30); @endphp {{-- Batch throughput chart --}}

Batches completados por día

Aprobado

Retrabajo

Rechazado

@foreach($displayed as $day) @php $total = max($day['total'], 0); $maxH = 100; $scale = $maxY > 0 ? $maxH / $maxY : 1; $hApp = round(max($day['approved'] - $day['rework'] - $day['rejected'], 0) * $scale); $hRew = round($day['rework'] * $scale); $hRej = round($day['rejected'] * $scale); $hEmpty = $maxH - $hApp - $hRew - $hRej; @endphp

@if($hRej > 0)

@endif @if($hRew > 0)

@endif @if($hApp > 0)

@endif

@endforeach @if(empty($displayed))

Sin datos en el período

@endif

{{-- Process execution throughput --}} @if(count($displayedEx) > 0 && max(array_column($displayedEx, 'total')) > 0)

Ejecuciones de proceso completadas por día

Acabado

Inspección

Empaque

@foreach($displayedEx as $day) @php $maxH = 100; $mxEx = max(array_column($displayedEx, 'total') + [1]); $scale = $maxH / $mxEx; $hFin = round($day['finishing'] * $scale); $hIns = round($day['inspection'] * $scale); $hPack = round($day['packing'] * $scale); $hEmp = $maxH - $hFin - $hIns - $hPack; @endphp

@if($hPack > 0)

@endif @if($hIns > 0)

@endif @if($hFin > 0)

@endif

@endforeach

@endif {{-- FPY waterfall --}} @if($fpyData['total'] > 0)

Flujo de calidad — cascada de decisión ({{ $days }}d)

Total completados

→

Aprobado 1er paso

Aprobado retrabajo

Rechazado

OOS pendiente

FPY (First-Pass Yield): {{ round($fpyData['firstPass']/$fpyData['total']*100) }}% · Rendimiento Global: {{ round($fpyData['approved']/$fpyData['total']*100) }}% · Rechazo: {{ round($fpyData['rejected']/$fpyData['total']*100) }}%

@endif @endif {{-- ════════════════════════════════════════════════════════════ --}} {{-- TAB: Recommendations --}} {{-- ════════════════════════════════════════════════════════════ --}} @if($activeTab === 'recommendations')

Recomendaciones basadas en análisis

Ordenadas por prioridad · Generadas automáticamente a partir de los datos de producción

@if(count($recommendations) === 0)

✅

Sistema en buen estado

No se detectaron restricciones críticas en el período analizado.

@else {{-- 5 Steps summary --}}

@foreach([ [1,'Identificar','La restricción del sistema'], [2,'Explotar','Máximo rendimiento de la restricción'], [3,'Subordinar','Todo lo demás sigue el ritmo de la restricción'], [4,'Elevar','Si sigue siendo restricción, aumentar capacidad'], [5,'Repetir','Encontrar la nueva restricción'], ] as [$n,$title,$desc])

Paso {{ $n }}

@endforeach

@foreach($recommendations as $rec)

{{ $rec['icon'] }} @if($rec['step']) PASO {{ $rec['step'] }} @endif {{ $rec['title'] }} {{ match($rec['priority']){'critical'=>'Crítico','high'=>'Alto','medium'=>'Medio',default=>'Bajo'} }}

💡 Acción: {{ $rec['action'] }}

@endforeach

@endif @endif

📊 Análisis de Producción