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Su máquina de medición por coordenadas (MMC) nunca deja de trabajar. Cada día genera flujos de datos; cada día registra dimensiones, tolerancias y resultados de aprobación o rechazo. La mayoría de los talleres, si no todos, acceden a estos registros para ejecutar las piezas y asignarles un estado de «aprobado» o «rechazado». Muchos talleres incluso almacenan estos registros para responder a futuras consultas de los clientes. Aunque son prácticas habituales, dichas acciones generan una cantidad considerable de potencial aún no reconocido.
Sus dispositivos de medición capturan datos que pueden abrir su taller por completo. Por lo general, los dispositivos de captura de datos solo se utilizan para medir si una pieza cumple o no los requisitos de calidad. Y aunque esta es una función esencial y útil, cuando los dispositivos de medición se usan durante suficiente tiempo, comienzan a identificar potenciales y tendencias, cercanas a la deriva, que son indicadores de futuros problemas de calidad. Este es el objetivo de la mejora continua.
Ir más allá del simple cumplimiento o incumplimiento
Los dispositivos de medición capturan datos al nivel más básico para comparar las piezas con los límites de tolerancia superior e inferior. Una pieza es buena si sus dimensiones y funcionalidad se encuentran dentro de los límites definidos. Una pieza es mala si sus dimensiones y funcionalidad se encuentran fuera de los límites definidos. Esta es la función elemental y más básica de estos dispositivos de medición. Y aunque resulta valiosa, existe una cantidad considerable de información capturada incluso dentro de los límites de tolerancia.
Considere una pieza con una característica que mide muy cerca del límite superior de tolerancia. En ese momento, la pieza aprueba la inspección. Sin embargo, si dicha característica sigue desplazándose hacia arriba en cada lote, eventualmente quedará fuera de especificación. Una máquina de medición por coordenadas (CMM) detectará esos pequeños cambios. Con suficiente tiempo y suficientes datos registrados, podrá observar la tendencia antes de que se convierta en un problema. Esto le permite realizar cambios en el proceso de forma anticipada, en lugar de adoptar una actitud reactiva y tratar de solucionar un fallo después de que este haya ocurrido.
Localización de la causa de la variación
Ningún proceso de fabricación es perfectamente repetible, y puede afirmarse que siempre existe cierta variación. La pregunta clave es si dicha variación está controlada. Sus datos obtenidos mediante las mediciones le proporcionarán la respuesta a esa pregunta.
A medida que se recopilan datos de la máquina CMM en múltiples piezas y múltiples series de producción, podrá identificar y diferenciar mejor diversos tipos de variación. Algunas de estas variaciones pueden deberse al desgaste de las herramientas de corte, otras pueden provenir de la temperatura del taller y otras más pueden derivarse de los distintos métodos que utilizan los operarios para configurar la máquina. Los datos proporcionarán respuestas a las preguntas que tenga, y luego podrá determinar las acciones más adecuadas para reducir la variación.
Fortalecer la confianza en el proceso
Fortalecer la confianza en su proceso es uno de los beneficios menos evidentes, pero quizás más importantes, de utilizar datos de medición para la mejora. Aumentar la confianza en su proceso permite potencialmente reducir la frecuencia de las inspecciones. Cuando se demuestra que las características son estables y se mantienen de forma constante dentro de las tolerancias, surgen oportunidades para reducir la frecuencia de inspección de dichas características. Esto, a su vez, libera capacidad para otras tareas posteriores, como el tiempo de máquina y de operario, que pueden destinarse a otros trabajos.
No debe reducir la frecuencia de inspección sin datos que justifiquen dicha decisión. Sin embargo, cuando el rendimiento histórico es estable, proyecte los recursos de inspección de calidad enfocándolos en las áreas con un rendimiento menos estable. Esto es mejora continua. Supone algo más que simplemente mejorar las piezas dentro del proceso; lo más importante es mejorar el propio proceso de inspección.
Medición del rendimiento de la herramienta
Los datos de medición le indican todo lo que sabe sobre el rendimiento de la herramienta; por tanto, ¿qué pueden decirle sobre las mediciones del ciclo de vida de la herramienta? Cambiar la herramienta durante su ciclo de vida basándose en una suposición aproximada o según un programa preestablecido constituye una mera conjetura acerca de su rendimiento. Esperar a que la herramienta falle no es un método inteligente ni eficaz para recopilar datos. Sin embargo, dejar que los datos guíen el proceso eliminará la incertidumbre asociada al cambio de herramienta. La medición del rendimiento de la herramienta es una herramienta fundamental en la fabricación avanzada.
Cuando una característica muestra una tendencia a desviarse en una dirección determinada, una explicación probable es que una herramienta se esté desgastando. Sin embargo, esto no tiene por qué sorprenderle: su máquina de medición por coordenadas (CMM) será la primera en advertírselo. Esto le permite planificar un cambio de herramienta antes de que las piezas salgan de especificación y evitar su desecho o retrabajo. Lo mismo ocurre con los dispositivos de sujeción. Si observa una variación específica causada por un dispositivo de sujeción o configuración concretos, los datos lo guiarán hacia esta incidencia.
Junto con la mejora continua, debe existir una mentalidad orientada a medir el éxito; para ello, es indispensable contar con un plan claro que permita evaluar el resultado del cambio. Si modifica un parámetro de corte, ajusta un método de sujeción de piezas o cambia a una herramienta distinta, la primera pregunta que se planteará será si dicho cambio resultó beneficioso o no.
Aquí es donde los datos de medición desempeñan un papel crucial. La máquina de medición por coordenadas (CMM) registrará los datos antes del cambio y también registrará los datos después del cambio. Si la variación se reduce o elimina, eso significa que el cambio fue beneficioso. Si aún persiste una variación considerable, eso significa que el cambio no fue beneficioso y deberá probar otra alternativa. Todo esto contribuye a la mejora continua: implemente su herramienta mejorada o nueva, y tenga la confianza de que podrá medir el éxito de dicho cambio.
Construcción de una cultura de mejora
Un cambio ocurre cuando los operarios y los directivos consideran los datos de medición como una herramienta de mejora, en lugar de un indicador positivo o negativo. Las personas tienden a ser más inquisitivas. Formulan preguntas: ¿por qué esta característica está aumentando?, ¿qué es distinto en el último lote?, ¿es posible facilitar el ensamblaje ajustando esta tolerancia?
Ese es el combustible para la mejora, y todo comienza con datos consistentes y fáciles de usar. Cuando los datos de medición están mal organizados, las personas tienden a ignorarlos. Una vez que los datos son fáciles de usar, se convierten en parte de la conversación cotidiana. Los equipos aprovechan la oportunidad para resolver el problema juntos.
La fabricación en el mundo real ha demostrado el valor existente que los datos de medición poseen de forma real y evidente. Un usuario indicó que el tiempo dedicado a una máquina de medición por video de alta precisión se redujo en un 40 %. Esto va más allá de un simple ahorro de tiempo: permite recopilar mejores datos en menos tiempo y obtener una comprensión más clara de los procesos de taller.
Otro usuario comentó que el equipo, mientras realizaba tareas, era capaz de trabajar tanto con piezas pequeñas como con piezas grandes y mantener un nivel de precisión constante. Esta versatilidad se traduce, esencialmente, en datos consistentes y fiables dentro de un amplio espectro, lo que facilita la identificación de tendencias que, de otro modo, pasarían desapercibidas al cambiar entre piezas de distintas dimensiones.
De los datos a las acciones
El cincuenta por ciento del trabajo consiste en la recopilación de datos. El otro cincuenta por ciento corresponde a la implementación de acciones que generen valor a partir de esos datos recopilados. Aquí es donde entra en juego una máquina de medición por coordenadas (CMM), que proporciona las métricas necesarias. Sin embargo, esos valores deben analizarse de forma constante. Esto se traduce en dedicar tiempo a evaluar métricas/valores y tendencias, en lugar de centrarse únicamente en los resultados de cada examen individual.
Algunos talleres lo hacen de forma semanal. Otros, mensualmente. Sea cual sea el caso, el ciclo está determinado por el volumen de su trabajo y el ritmo del proceso de cambio. Esta es la esencia de un ciclo repetitivo: los datos de medición se revisan de forma repetida. Cuando esto ocurre, los talleres generan patrones en los datos de medición que, de lo contrario, se perderían al examinarlos individualmente.
Conclusión
Su máquina de medición CMM puede utilizarse para más que simplemente medir componentes. También puede emplearse para obtener información sobre sus procesos de medición. Los datos generados pueden analizarse para identificar dónde se producen variaciones, cuándo hay desgaste de las herramientas y si sus esfuerzos de mejora han tenido algún impacto. Aplicar un enfoque basado en datos para la toma de decisiones cambia su enfoque de la mera detección de problemas a una prevención proactiva de los mismos.
Esta es la esencia de la mejora continua. Se trata menos de trabajar más duro y más de trabajar de forma más inteligente y permitir que los datos guíen sus decisiones. Todo comienza con los datos que generan sus dispositivos de medición.