Conceptos básicos de FMEA de Procesos

Modo de falla

Es la forma o manera en que un producto pudiera fallar en cumplir su intención de diseño. Se debe suponer que el modo de falla pudiera ocurrir, pero no necesariamente va a ocurrir.

El modo de falla debe describirse en términos técnicos concisos para facilitar el enfoque del análisis.

Un número grande de modos de falla identificados para un mismo requerimiento de producto puede ser una indicación de que el requerimiento definido no es conciso.

 

Efecto potencial

Los efectos potenciales son definidos como los efectos o impactos del modo de falla descritos en términos de lo que los diferentes clientes perciben o experimentan.

 

Causa potencial

Es una indicación de cómo puede ocurrir el modo de falla, descrito en términos de algo que puede ser corregido y controlado. Se requiere entender el mecanismo de falla para encontrar la relación directa entre la causa y el modo de falla resultante.

En un FMEA de proceso, las causas de los modos de falla se encuentran en los diferentes elementos del proceso (Material, Máquina, Método, Medio Ambiente, Mano de Obra, Medición).

 

Ejemplo:

 

Parte: Cubierta para espejo retrovisor.

Proceso:  Inyección por moldeo con resina ABS.

 

Causa                                                 Modo de falla                                 Efecto

(en el proceso)                                (en el producto)                               (en los clientes)

 

Alta humedad                                  Ráfagas (Splay)                              Apariencia / Molestia / Scrap

 

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8Ds – Solución de problemas

La norma IATF16949 requiere que las organizaciones proveedoras de la industria automotriz tengan uno o más procesos documentados para la solución de problemas. Existen muchas metodologías disponibles para solucionar problemas y la más usada en la industria automotriz es 8 Disciplinas. A continuación, analizamos los requerimientos de la IATF16949 y cómo son cubiertos a través de la aplicación de 8D’s.

Según IATF16949, el proceso de solución de problemas debe incluir:

a) los enfoques definidos para los diferentes tipos de problemas y su escalamiento (por ejemplo: desarrollo de nuevos productos, problemas actuales en la fabricación, fallas en el mercado, hallazgos de la auditoría);

D2 – Nos ayuda a identificar el tipo de problema que se quiere solucionar y qué metodología es apropiada para su análisis y solución. No todos los problemas requieren 8Ds.

b) la contención, las acciones interinas y las actividades relacionadas que son necesarias para controlar las salidas no conformes;

D3 – Se refiere a la implementación de acciones de contención necesarias.

c) el análisis de causa raíz, la metodología utilizada, el análisis y los resultados;

D4 ­­– En esta fase se define y verifica la causa raíz del a través del análisis de la falla.

d) la implementación de acciones correctivas sistémicas, incluida la consideración de su impacto en procesos y productos similares;

D5 – Se definen las acciones correctivas permanentes y evitar efectos secundarios.

e) la verificación de la eficacia de las acciones correctivas implementadas;

D6 – Validar las acciones correctivas permanentes para verificar su efectividad.

f) la revisión y, cuando sea necesario, la actualización de la información documentada apropiada (por ejemplo: PFMEA, plan de control).

D7 ­– Prevenir recurrencia a través de la actualización y documentación del sistema.

Cuando el cliente tenga procesos, herramientas o sistemas prescritos y específicos para la solución de problemas, la organización debe utilizar estos procesos, herramientas o sistemas a menos que el cliente apruebe otra alternativa

 

Como se puede comprobar, la metodología de las 8 Disciplinas cubre todos los requerimientos IATF16949 para la solución de problemas.

 

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Estudio de BIAS en Sistemas de Medición

El manual de PPAP en su 4a edición requiere que los proveedores de partes para la  industria automotriz realicen diferentes estudios estadísticos a los sistemas de medición, entre ellos, el estudio de Bias (“sesgo” en español). Este estudio sirve para calcular la diferencia entre el valor verdadero (valor de referencia) de una característica en una parte y el promedio observado de las mediciones sobre la misma característica en la misma parte.

 

El Bias es una medición de la “exactitud” del sistema de medición y representa al error sistemático del sistema. Es la contribución al error total debido a los efectos combinados de todas las fuentes de variación, conocidas o desconocidas.

 

Este estudio estadístico se resuelve a través de una prueba de hipótesis t student de una muestra y una constante, con las siguientes hipótesis:

H0 : Bias = 0    Hipótesis nula

H1 : Bias ? 0    Hipótesis alternativa

 

Cuando el pvalue es mayor a 0.05 se acepta la hipótesis nula y podemos concluir que el sistema de medición no presenta ningún sesgo.

Las causas posibles de un bias excesivo pueden ser:

  • Instrumento necesita calibración.
  • Desgaste en instrumento, equipo o fixture.
  • Master dañado o desgastado.
  • Calibración inadecuada.
  • Instrumento de pobre calidad.
  • Error de linealidad.
  • Gage equivocado para la aplicación.
  • Método de medición equivocado.
  • Distorsión del gage o de la parte.
  • Medio ambiente (temperatura, humedad, vibración, limpieza).
  • Error de aplicación: tamaño de la parte, posición, habilidad del operador, fatiga, error de observación.

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Marcado en Partes Poliméricas

El manual de Proceso de Aprobación de Partes de Producción (PPAP) requiere que la organización identifique las partes poliméricas (plásticas) con símbolos ISO tales como los especificados en ISO 11469 “Plastics – Generic identification and marking of plastic products” e ISO 1629 “Rubber and lattices – Nomenclature”.

 

Los siguientes criterios determinan si las partes deben ser marcadas:

  • Partes plásticas que pesan más de 100 gramos (usar ISO 11469 / 1043-1).
  • Partes elastoméricas que pesan más de 200g (usar ISO 11469 / 1629).

 

La nomenclatura y referencias de abreviación para el uso de ISO 11469 están contenidas en ISO 1043-1 para polímeros básicos y en ISO 1043-2 para rellenos y refuerzos.

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Criterios para la aceptación de un estudio Gage R&R

La norma IATF16949 requiere que se realicen estudios estadísticos a los sistemas de medición para analizar la variación presente en los resultados de cada tipo de sistema de inspección, medición y equipo de ensayo identificados en el plan de control.

Para poder interpretar en forma correcta el resultado de un estudio de Gage R&R, se deben tomar en cuentas los siguientes criterios:

%GRR menor al 10% Se considera que el sistema de medición es aceptable. Es especialmente útil cuando se trata de sortear o clasificar piezas o cuando se requiere un control de proceso muy ajustado.

%GRR entre 10% y 30% Puede ser aceptable para algunas aplicaciones. La decisión de usarlo debe estar basada en la importancia de la aplicación de la medición, el costo del instrumento de medición, costo de retrabado o reparación. Debe ser aprobado por el cliente.

%GRR mayor al 30% No aceptable. Identificar y corregir el problema. Este sistema podría usarse a través de una estrategia de medición, por ejemplo, usando el promedio resultante de varias mediciones en la misma característica de la parte para reducir la variación en la medición final.

Resultado de un estudio de Gage R&R relizado en Minitab

Si la repetibilidad es grande comparada con la reproducibilidad, las razones pueden ser:

  • El instrumento necesita mantenimiento
  • El gage necesita ser rediseñado para ser más rígido
  • Se requiere mejorar la sujeción o localización del gage
  • Hay excesiva variación de las partes consigo mismas

Si la reproducibilidad es grande comparada con la repetibilidad:

  • El observador necesita mejor entrenamiento en cómo usar y leer el instrumento
  • Ilegibilidad de las lecturas en el instrumento
  • Algún tipo de fixture puede ser necesitado para ayudar al observador a usar el gage de manera más consiste

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Resolución de los Instrumentos de Medición

Uno de los elementos más importantes en el diseño de sistemas de medición, es la selección del instrumento de medición idóneo para la medición efectiva de la característica de producto o proceso deseada.

La resolución del instrumento de medición es la más pequeña unidad legible o límite de detección.  Es una propiedad determinada por el diseño del instrumento de medición.

Una regla práctica para escoger la resolución del instrumento de medición, es que ésta debe ser de al menos 1/10 del rango a ser medido. En forma más estricta, debemos poder discriminar al menos un décimo de la variación que se desea medir.

Existen 2 posibilidades:

1) Necesitamos saber si las piezas cumplen con la especificación del cliente. En este caso calculamos la resolución del instrumento como 1/10 del rango de tolerancia en la especificación.

Cálculo de resolución requerida:

2) Necesitamos conocer la variación de las piezas/proceso para identificar causas especiales de variación, implementación de controles estadísticos o para cálculos de capability (Cp, Cpk).

En este caso se muestra que el instrumento de medición utilizado para saber si las piezas están dentro del rango de especificación pudiera no ser útil para la detección de variación entre las piezas. El diseñador del sistema de medición debe tomar decisiones y seleccionar el instrumento adecuado.

 

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Análisis Kappa para Sistemas de Medición por Atributos

Los sistemas de medición de atributos son aquellos donde los valores de medición son un número finito de categorías. Esto contrasta con los sistemas de medición de variables los cuales pueden resultar en un número infinito de valores. Los más comunes de éstos son el gage pasa/no pasa el cual sólo cuenta con dos posibles resultados: Pasa / No Pasa.

Para determinar el nivel de acuerdo, se utiliza la kappa (de Cohen) el cual mide el acuerdo entre las evaluaciones de dos evaluadores cuando están evaluando el mismo objeto. Un valor de 1 indica que el acuerdo es perfecto. Un valor de 0 indica que el acuerdo no es mejor que una mera probabilidad.

Kappa = (po – pe) / (1 – pe)

Donde:

po = Suma de las proporciones observadas.

pe = Suma de las proporciones esperadas.

Kappa es una medida más que una prueba. Una regla empírica general es que los valores de kappa mayores que 0.75 indican un acuerdo bueno a excelente (con un máximo de kappa = 1). Valores menores que 0.4 indican un acuerdo pobre.

Ejemplo de resultado de un estudio a un sistema de medición de atributos realizado con 50 piezas y 3 operadores en 3 rondas. Este estudio se realizó en Minitab 17:

 

 

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CAMDS – China Automotive Material Data System

Cada día existe más preocupación por la protección del medio ambiente y la industria automotriz ha implementado diferentes iniciativas para asegurar que los componentes que conforman un automóvil estén libres de sustancias peligrosas para la salud y el medio ambiente.

Desde el año 2000 la unión europea publicó la Directiva 2000/53 “End Of Live Vehicle” que limitaba únicamente el uso de metales pesados (plomo, mercurio, cadmio y cromo hexavalente) en partes automotrices. Actualmente en la industria automotriz existen restricciones para 209 sustancias y cerca de 3,240 compuestos.

CAMDS es la plataforma usada por China para la gestión de datos de producto usada para implementar la “Política de Reciclaje y Reutilización de Productos Automotrices”, llevando a cabo la certificación de tasa de recuperación y sustancias prohibidas / restringidas y mejorando la tasa de recuperación del material automotriz de China.

Esta plataforma ayudará a los fabricantes de automóviles chinos (OEM´s) para llevar a cabo la gestión de la información de diversos productos y enlaces en su cadena de suministro. Con este sistema, los proveedores de componentes a China pueden rellenar y reportar la información que describe el uso de sustancias básicas, materiales y componentes usados por los fabricantes de vehículos completos.

Sobre la base de estos datos, los fabricantes de vehículos completos chinos (OEMs) pueden rastrear y analizar el uso de sustancias prohibidas / restringidas en los productos de automóviles en todas las etapas, como en el período de diseño, fabricación, producción, comercialización y reciclado.

 

La dirección de la plataforma es http://www.camds.org

camds

 

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TPM – 7 pasos del mantenimiento autónomo

Mantenimiento Total Productivo es una metodología que ayuda a las empresas a enfocar las actividades de mantenimiento al logro de los objetivos de disponibilidad de los equipos, calidad de las piezas producidas y eficiencia de las líneas de producción.

El mantenimiento autónomo es un pilar del TPM y busca que los operadores sean responsables de los mantenimientos más sencillo que requieren los equipos.

Estos son los pasos que se recomiendan para la implementación de mantenimiento autónomo.

1. Limpieza inicial
Limpiar para eliminar polvo y suciedad principalmente en el bastidor del equipo; lubricar y apretar pernos; descubrir problemas y corregirlos.

2. Contra medidas en la fuente de los problemas
Prevenir la causa del polvo, suciedad, y difusión de esquirlas; mejorar partes que son difíciles de limpiar y lubricar; reducir el tiempo requerido para limpiar y lubricar.

3. Estándares de limpieza y lubricación
Establecer estándares que reduzcan el tiempo gastado limpiando, lubricando, y apretando (específicamente tareas diarias y periódicas).

4. Inspección general
Con la inspección manual se genera instrucción; los miembros de círculos descubren y corrigen defectos menores del equipo.

5. Inspección autónoma
Desarrollar y emplear listas de chequeo para inspección autónoma.

6. Organización y orden
Estandarizar categorías de control de lugares de trabajo individuales; sistematizar a fondo el control del mantenimiento.

  • Estándares de inspección para limpieza y lubricación
  • Estándares de limpieza y lubricación
  • Estándares para registrar datos
  • Estándares para mantenimiento piezas y herramientas

7. Auto gestión
Desarrollos adicionales de políticas y metas; incrementar regularidad de actividades mejora. Registrar resultados análisis MTBF y diseñar concordantemente contra medidas.

 

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¿Qué riesgos debemos considerar en ISO 9001?

 

Cuando hagamos la selección de riesgos que serán analizados en un proceso, éstos deben provenir las siguientes fuentes:

Contexto • Debilidades que deben ser corregidas
• Amenazas que deben ser afrontadas

además, lecciones aprendidas de:

Clientes Externos • Retiradas del producto (recalls)
• Auditorías
• Devoluciones
• Reparaciones en el mercado
• Quejas
Clientes Internos • Auditorías internas
• Cambios en los procesos
• Indicadores de proceso
• Desperdicio (scrap)
• Reproceso (rework)
• Reparación (repair)

Incluyendo, los que son esenciales para asegurar la continuidad de suministro al cliente:

Riesgos Potenciales • Fallas de los equipos clave
• Paros por proveedores
• Incendios
• Interrupción de servicios públicos
• Escasez de mano de obra
• Interrupciones por la infraestructura

 

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