El uso de la tecnología de aumento para reducir la variabilidad en la fabricación

En pocas palabras, la variabilidad en la fabricación es la diferencia entre el resultado previsto de una acción o procedimiento en el proceso de producción y el resultado real. Las fuentes de variabilidad pueden ser difíciles de identificar, y es igual de probable que se deban a los materiales, las máquinas y los dispositivos como al rendimiento humano.

Como puedes imaginar, reducir la variabilidad en la fabricación es un paso fundamental para maximizar el valor.

Una de las mejores formas de reducir la variabilidad a lo largo del proceso de fabricación es dotar a los trabajadores de tecnologías que mejoren su rendimiento. Estas tecnologías ayudan a los trabajadores a rendir de forma más constante, a detectar problemas de calidad en una fase temprana y les proporcionan los datos que necesitan para tomar decisiones fundamentadas.

En este blog se explica cómo los fabricantes pueden utilizar las tecnologías de la Industria 4.0 para reducir la variabilidad en los procesos y los resultados mediante la mejora de la capacidad de su plantilla.

En muchos sentidos, los fabricantes están a merced del stock que llega a la planta de producción. Esto es así tanto para los fabricantes que procesan materias primas como para aquellos que colaboran estrechamente con los fabricantes de equipos originales (OEM). Detectar la variabilidad en una fase temprana es fundamental para maximizar el valor a lo largo de toda la cadena de valor y para establecer relaciones con proveedores de confianza.

Reducir la variabilidad de los materiales implica dotar a los trabajadores de las herramientas necesarias para detectar las no conformidades antes de que pasen a las fases posteriores del proceso. En este sentido, las tecnologías de apoyo amplían la capacidad de los trabajadores para determinar si los materiales cumplen o no los estándares de calidad establecidos.

Entre los ejemplos de ello se incluyen los controles de calidad en línea, que utilizan dispositivos IoT , como básculas, calibres y cámaras, para mejorar la capacidad de los trabajadores a la hora de identificar problemas de calidad antes de que se conviertan en material de desecho o requieran una nueva elaboración. Otros ejemplos son la visión artificial, que puede colaborar con los operarios para detectar variaciones en los materiales, así como errores a nivel de proceso.

El deterioro de los equipos es una realidad en el sector manufacturero. A lo largo de la vida útil de una máquina, el desgaste natural provoca variaciones en la producción. Aunque el deterioro de los equipos se produce a ritmos diferentes según las condiciones locales, los avances en la tecnología de sensores y el análisis predictivo han contribuido a mejorar la capacidad de identificar las causas de las no conformidades. La clave para reducir la variabilidad en el rendimiento de los activos consiste en comprender el uso de las máquinas y el ciclo de vida de las piezas desde una perspectiva global.

Para reducir la variabilidad en el rendimiento de los equipos, hay que proporcionar a los ingenieros los datos de monitorización de las máquinas necesarios para implementar un programa de mantenimiento adaptado a las condiciones locales. Sin los datos adecuados, los ingenieros se ven obligados a adivinar cuándo y si es necesario sustituir una pieza. Sin una visión detallada del rendimiento de la máquina a lo largo del tiempo, así como un historial documentado de su uso, no hay forma de identificar la causa raíz. Comprender la variabilidad en el rendimiento de los equipos requiere conocer los modos de fallo tanto humanos como mecánicos de un activo.

El uso de análisis avanzados permite a los ingenieros reducir el tiempo de inactividad, prolongar la vida útil de los activos y optimizar la producción.

El rendimiento humano es, quizá, la mayor fuente de variabilidad en la industria manufacturera. Sin embargo, la variabilidad humana debe entenderse en su contexto. Según investigaciones recientes, la gran mayoría de los errores humanos en entornos industriales no son necesariamente culpa de las personas. Más bien, se trata de problemas en los sistemas de trabajo que colocan a los trabajadores en situaciones «propicias para el error».

En otras palabras, los puestos de trabajo inteligentes potencian el rendimiento de los trabajadores al protegerlos de los factores que más contribuyen a la variabilidad:tareas excesivamentecomplejas, múltiples exigencias que requieren atención, flujos de trabajo poco intuitivos, formación insuficiente y una gestión deficiente.

La mejor manera de reducir la variabilidad en el rendimiento humano es dotar a los trabajadores de tecnología que simplifique las tareas que deben realizar.

Por ejemplo, las instrucciones de trabajo digitales pueden guiar a los trabajadores en tareas complejas, simplificando procedimientos como los montajes de gran variedad y los cambios de máquina complejos, lo que reduce el número de variables que deben gestionar. Los contenidos multimedia, como fotos y vídeos, IoT y los elementos interactivos contribuyen a optimizar el trabajo de fabricación, facilitando a los operarios la ejecución correcta de cada paso. Esto les permite centrarse plenamente en los aspectos de su trabajo que aportan valor añadido.

En última instancia, la forma en que un fabricante decida reforzar a su personal dependerá de la naturaleza de sus operaciones y de la frecuencia con la que se produzcan determinados tipos de errores.

Para reducir la variabilidad se necesitan dos cosas: 1) comprender que los errores humanos suelen ser errores estructurales, y 2) comprender cómo la tecnología puede ayudar a potenciar a los trabajadores. Ya se trate de variabilidad en los materiales, en las máquinas o en el factor humano, existen soluciones de apoyo que pueden ayudar.