aplicaciÓn de la metodologÍa jidoka para evitar …

TESIS

MAESTRO EN SISTEMAS INTELIGENTES MULTIMEDIA

PRESENTA

ING. CÉSAR ARTURO SÁNCHEZ SOTO ASESOR: MTRA. DANIELA ALEJANDRA MEDINA GARCÍA

ZAPOPAN, JALISCO, JUNIO 2020.

APLICACIÓN DE LA METODOLOGÍA JIDOKA PARA EVITAR INCIDENTES DE CALIDAD CON EL CLIENTE MEDIANTE LA IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA AUTOMATIZADO DE REGULACIÓN DE TORQUE

PARA OBTENER EL GRADO DE

I

CARTA DE LIBERACIÓN DEL ASESOR

II

CARTA DE LIBERACIÓN DEL REVISOR

III

RESUMEN

La industria automotriz es regida por altos estándares de calidad, por lo que empresas

como Continental deben buscar de manera continua mejorar sus procesos con el fin de

obtener un menor número de incidentes y mejorar la satisfacción del cliente.

El presente trabajo presenta un análisis en torno a un rechazo reportado por el cliente

debido a un tornillo suelto en el ensamble final. Utilizando la metodología estructurada

de resolución de problemas 8D se llegó a la conclusión de que esta falla en el proceso

se debe a que los controles actuales establecidos en la estación, los cuales dependen

de la toma de decisiones del operador o del ingeniero de calidad, no son capaces de

asegurar al 100% que el producto final se encuentra dentro de las especificaciones de

torque requeridos, por lo que se tiene una alta probabilidad de reincidencias referidas a

este modo de falla.

El objetivo principal de la investigación es establecer las acciones correctivas resultantes

del análisis de la causa raíz, las cuales constan de la implementación de un sistema de

atornillado autónomo capaz de detectar la desviación en el torque, parar la línea de

producción y notificar a los responsables de mantenimiento para su corrección

inmediata, esto con base en la metodología Jidoka.

Los resultados obtenidos tras la implementación de un sistema automatizado de

regulación de torque mediante la aplicación de metodología Jidoka, fueron mejor de

lo esperado, puesto que aparte de haber mejorado el métrico de incidentes con el

cliente, pasando de 11 registrados durante el 2018 a tan solo 2 durante el 2019, otros

métricos también se vieron beneficiados, como lo son el scrap y el índice de retrabajo.

Al final, tanto la implementación como los resultados del proyecto demuestran que el

optar por controles que dependan menos de la toma de decisiones del operador y más

por ser autónomos y sustentados en metodologías de la manufactura esbelta, como lo

es el Jidoka, resultarán de manera benéfica para el proceso y para la empresa.

Palabras clave: Ingeniería y tecnología, Tecnología Industrial, Procesos Industriales.

IV

ABSTRACT

The automotive industry is governed by high quality standards, so companies like

Continental must continually seek to improve their processes in order to obtain fewer

incidents and improve customer satisfaction.

This work presents an analysis around a rejection reported by the customer due to a loose

screw in the final assembly. Using the structured problem solving methodology called 8D,

it was concluded that this failure in the process is due to the fact that the current controls

established in the station, which depend on the decision-making of the operator or the

quality engineer, are not capable to ensure by 100% that the final product is within the

required torque specifications, so there is a high probability of recurrence related to this

failure mode.

The main objective of the investigation is to establish the corrective actions resulting from

the root cause analysis, which consist on the implementation of an autonomous screwing

system capable of detecting the deviation in torque, stopping the production line and

notifying the maintenance responsible for immediate correction, this based on the Jidoka

methodology.

The results obtained after the implementation of the self-regulation system of torque

through line stoppage using Jidoka were better than expected, since having improved

the metric of incidents with the client, going from 11 registered during 2018 to just 2 during

2019, and having also benefited other metrics, such as the scrap and the rework rate. In

conclusion, both the implementation and the results of the project demonstrate that

opting for controls that depend less on the decision-making of the operator and more on

being autonomous and supported by lean manufacturing methodologies, such as

Jidoka, will be beneficial for the process and for the company.

Keywords: Engineering and technology, Industrial Technology, Industrial Processes.

V

ÍNDICE DE CONTENIDO

CARTA DE LIBERACIÓN DEL ASESOR ............................................................................................. I

CARTA DE LIBERACIÓN DEL REVISOR ........................................................................................... II

RESUMEN ......................................................................................................................................... III

ABSTRACT ...................................................................................................................................... IV

ÍNDICE DE CONTENIDO................................................................................................................. V

ÍNDICE DE FIGURAS ..................................................................................................................... VII

ÍNDICE DE TABLAS ......................................................................................................................... IX

GLOSARIO ...................................................................................................................................... X

1. INTRODUCCIÓN ......................................................................................................................... 1

1.1 ANTECEDENTES ..................................................................................................................... 1

1.2 DEFINICIÓN DEL PROBLEMA ............................................................................................... 2

1.3 JUSTIFICACIÓN ..................................................................................................................... 2

1.4 OBJETIVOS ............................................................................................................................. 2

1.5 HIPÓTESIS ............................................................................................................................... 3

2. MARCO TEÓRICO ...................................................................................................................... 4

2.1 ESTÁNDARES DE LA INDUSTRIA AUTOMOTRIZ .................................................................... 4

2.2 METODOLOGIA 8D DE SOLUCIÓN DE PROBLEMAS ......................................................... 5

2.3 LEAN MANUFACTURING COMO METODOLOGIA DE MEJORA CONTINUA ................ 10

2.4 CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS SPC ................................................................... 17

2.5 ANÁLISIS DE MODO DE EFECTO DE FALLA (AMEF) ........................................................ 20

2.6 SISTEMA DE TRAZABILIDAD MES CAMLINE ....................................................................... 24

2.7 SECUENCIADOR TESTEXEC ................................................................................................ 27

2.8 JIDOKA AUTOMÁTICO EN OTRAS TECNOLOGÍAS .......................................................... 29

3. PROCEDIMIENTO DE INVESTIGACIÓN ................................................................................... 31

3.1 ANÁLISIS DEL PROBLEMA MEDIANTE METODOLOGÍA 8D ............................................. 31

4. RESULTADOS ............................................................................................................................. 60

4.1 VALIDACION DE TORQUE AL 100% DE LAS UNIDADES .................................................. 60

4.2 EVALUACIÓN DE AMEF ..................................................................................................... 60

4.3 INCIDENTES CON CLIENTE ................................................................................................. 61

4.4 SCRAP DEL PROYECTO ...................................................................................................... 62

4.5 ÍNDICE DE RETRABAJO DEL PROYECTO ........................................................................... 63

VI

CONCLUSIONES ........................................................................................................................... 64

APORTACIÓN DE LA TESIS ........................................................................................................... 66

APORTACIÓN SOCIAL DE LA TESIS ............................................................................................ 67

RECOMENDACIONES .................................................................................................................. 68

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS .................................................................................................. 69

VII

ÍNDICE DE FIGURAS

Figura 1. Diagrama de Ishikawa. .......................................................................................... 8

Figura 2. Ruta de Escalación Jidoka. ................................................................................. 14

Figura 3. Matriz Criterios de Paros de Línea....................................................................... 15

Figura 4. Registro de Paros Jidoka. ..................................................................................... 16

Figura 5. Reglas SPC aplicadas en la industria automotriz ............................................. 19

Figura 6. Cálculo de RPN. .................................................................................................... 23

Figura 7. Ejemplo AMEF. ....................................................................................................... 23

Figura 8. Funcionamiento de MES CamLine en Producción. ......................................... 25

Figura 9. MES CamLine y su interacción con los secuenciadores. ................................ 26

Figura 10. Editor de Testplan [24]. ......................................................................................... 27

Figura 11. Editor de Definición de Acción [24]. .................................................................. 28

Figura 12. Editor de Topología [24]. ...................................................................................... 29

Figura 13. Diagrama de flujo del procedimiento de investigación. ............................... 31

Figura 14. Evidencia de la unidad abierta por tornillo suelto. .......................................... 32

Figura 15. Posibles causas mediante diagrama de Ishikawa. .......................................... 35

Figura 16. Especificación de torque. ................................................................................... 35

Figura 17. Registro de muestreo SPC. ................................................................................... 36

Figura 18. Etiqueta de calibración. ...................................................................................... 36

Figura 19. Dimensional de Tornillo. ........................................................................................ 36

Figura 20. Dimensional orificio para tornillo en la tapa. .................................................... 37

Figura 21. SPC revela proceso dentro de control. ............................................................. 37

Figura 22. Resultados de recalificación anual. ................................................................... 38

Figura 23. Interfaz indica que el torque es correcto. ......................................................... 41

Figura 24. Interfaz indica que el torque es incorrecto. ...................................................... 41

Figura 25. Caso de uso Ingresar unidad a estación. ......................................................... 46

VIII

Figura 26. Caso de uso Validar flujo MES CamLine. ........................................................... 46

Figura 27. Caso de uso realizar atorniallado. ...................................................................... 47

Figura 28. Caso de uso realizar comparación de torque. ................................................ 47

Figura 29. Caso de uso mostrar pantalla de terminación. ............................................... 48

Figura 30. Caso de uso pausa del sistema. ......................................................................... 48

Figura 31. Caso de uso reanudar línea de producción. ................................................... 49

Figura 32. Diagrama que ilustra los diferentes estados del sistema. ............................... 49

Figura 33. Diagrama que ilustra las diferentes actividades del sistema. ........................ 50

Figura 34. Flujo de operación de la estación de atornillado. .......................................... 51

Figura 35. Procedimiento de retrabajo actualizado. ........................................................ 52

Figura 36. Entrenamiento presencial a operadores y supervisores. ................................ 52

Figura 37. Torquímetro programable a valores de torque deseados. ............................ 53

Figura 38. Estación de atornillado agregado al flujo de trazabilidad. ........................... 54

Figura 39. Ejemplo de unidad con torque correcto en sistema de trazabilidad. ......... 54

Figura 40. Ejemplo de unidad con torque incorrecto en sistema de trazabilidad. ...... 55

Figura 41. Contador de fallas y estación virtual para activar Jidoka. ............................ 55

Figura 42. Torquímetro detecta torque menor a especificación. ................................... 56

Figura 43. Estación falla unidad y muestra alerta a operador. ........................................ 57

Figura 44. Estación espera siguiente unidad a ser procesada. ....................................... 57

Figura 45. Jidoka se activa y no permite seguir produciendo. ........................................ 58

Figura 46. Notificación a técnico de calidad. ................................................................... 58

Figura 47. Pantalla de inicialización. .................................................................................... 59

Figura 48. Se reportaron fallas debido a tornillo suelto en los primeros 2 meses. .......... 61

Figura 49. Las 2 fallas representaron el 10% del total de ellas. ......................................... 62

Figura 50. Tendencia de porcentaje de scrap a la baja. ................................................. 62

Figura 51. Tendencia de porcentaje de IDR a la baja. ..................................................... 63

IX

ÍNDICE DE TABLAS

Tabla I. Herramienta Es/No es. ................................................................................................ 6

Tabla II. Tabla 5 por qué. .......................................................................................................... 8

Tabla III. Niveles de Severidad................................................................................................ 21

Tabla IV. Valores de Ocurrencia de Fallo. ......................................................................... 22

Tabla V. Valores de Detección de Fallo. .............................................................................. 22

Tabla VI. Miembros del equipo de trabajo. ...................................................................... 32

Tabla VII. Análisis Es/No Es para definción del problema. ............................................... 33

Tabla VIII. Análisis 5 por qué. ................................................................................................. 39

Tabla IX. Tabla de requerimientos Torque_001. ................................................................ 42

Tabla X. Tabla de requerimientos Torque_002. .................................................................... 43

Tabla XI. Tabla de requerimientos Torque_003. ................................................................ 43

Tabla XII. Tabla de requerimientos Torque_004. ................................................................ 44

Tabla XIII. Tabla de requerimientos Torque_005. ................................................................ 44

Tabla XIV. Tabla de requerimientos Torque_006. ................................................................ 45

Tabla XV. Tabla de requerimientos Torque_007. ................................................................ 45

Tabla XVI. Tabla que representa el AMEF previo a las implementaciones. ................... 60

Tabla XVII. Tabla que representa el AMEF posterior a las implementaciones. ............... 60

X

GLOSARIO

8D 8 Disciplinas

AMEF Análisis de Modo de Efecto de Falla

AMIA Asociación Mexicana de la Industria Automotriz

CAN Controlador de Red de Área

EOL Fin de la Línea

IATF Fuerza Especial Internacional Automotriz

ICT Prueba en Circuito

IDR Índice de Retrabajo

IPD Ingeniero de Producto

ISO Organización Internacional para la Estandarización

JIT Justo a Tiempo

LPL Líder Local de Proyecto

MES Sistema de Ejecución de Fabricación

MP Planeador de Manufactura

OpUI Interfaz de Usuario para el Operador

PC Computadora Personal

PPM Partes Por Millón

QA Ingeniero de Calidad

RPN Número Prioritario de Riesgo

SMD Dispositivos de Montaje Superficial

SPC Control Estadístico de Procesos

VDA Industria Automovilística Alemana

1

1. INTRODUCCIÓN

1.1 ANTECEDENTES

La compañía Continental, al pertenecer a la industria automotriz, se encuentra regida

bajo estándares internacionales como la IATF y la VDA, los cuales exigen controles

específicos para los procedimientos, procesos y flujo del material. El departamento de

calidad es el encargado de asegurar que estos lineamientos se mantengan tanto en el

proceso como en los productos manufacturados por Continental, que en el caso de

planta Periférico son tableros para automóviles y camiones, así como módulos de control

para ciertos transportes.

Algunos procesos son más difíciles de controlar por la naturaleza de los mismos, por lo

que es necesario recurrir al uso de controles estadísticos, como lo es el caso del torque

que ejercen los atornilladores para el ensamble de los módulos de control. Los

atornilladores son neumáticos y son utilizados por los operadores para realizar el proceso

de atornillado. Se tiene un plan de mantenimiento mensual para cada celda de

manufactura, el cual incluye, entre otras cosas, verificar que el torque realizado por los

atornilladores sea el nominal de acuerdo a las especificaciones otorgadas por el cliente.

El operador en ningún momento puede conocer el torque actual ejercido sobre el

producto final al atornillar, lo cual genera un riesgo puesto que, si se ejerce más torque

del permitido, 0.77 Nm, las piezas plásticas pueden tender a fracturarse debido a

vibraciones posteriores (durante el envío, o inclusive en campo, con el usuario final) o,

por el contrario, si se aplica un torque menor al mínimo, 0.63 Nm, el ensamble terminará

por separarse.

El control actualmente utilizado es tomar una muestra de manera semanal a los torques

de cada atornillador, capturarlos en una base de datos y posteriormente hacer uso del

Control Estadístico de Procesos (SPC por sus siglas en inglés) para determinar la

tendencia de los datos. Con base en estos resultados se dictamina si es necesario tomar

medidas de contención o correctivas, esto tomando en cuenta la metodología Jidoka,

la cual consiste en tomar medidas de acción una vez que alcanzado un mínimo de

incidencias previamente definidas en la línea de producción.

2

A pesar de esto, actualmente solamente se realiza un monitoreo por parte de los

ingenieros de calidad a los datos obtenidos por el SPC, de manera que existe el riesgo

de omisión por parte de los mismos, lo que podría ocasionar que los atornilladores de las

líneas se encuentren fuera del torque nominal y provocar que el producto final no

cumpla los criterios de calidad requeridos por el cliente.

1.2 DEFINICIÓN DEL PROBLEMA

Debido a los riesgos que puede presentar un incorrecto atornillado en los productos

finales, tales como fracturas o inclusive un mal ensamblado en la unidad, los cuales

pueden provocar la pérdida de nuevos negocios para Continental, multas, o inclusive

repercusiones legales, es necesario controlar el torque que se ejerce en los atornilladores.

Tan solo durante 2018 se tuvieron 11 incidentes con el cliente relacionados con tornillo

suelto para un módulo de control, representado el 60% de las fallas obtenidas en el año.

El método actual consiste en monitorear los resultados del control estadístico de procesos

(SPC) de manera semanal, responsabilidad que recae en el ingeniero de calidad. Este

control es manual y tiene una alta ocurrencia de omisiones por parte de los ingenieros.

Por este motivo es necesario implementar un sistema autónomo que sea capaz de tomar

decisiones pertinentes, tales como parar la línea y notificar a los técnicos de calidad,

todo esto a partir del torque aplicado a las unidades atornilladas.

1.3 JUSTIFICACIÓN

El proyecto brindará la tecnología y los conocimientos necesarios para proporcionar una

solución efectiva para la mejora del métrico de incidentes con el cliente, disminuyendo

los rechazos referentes a problemas con el atornillado. A su vez, esta tecnología

impactará de manera positiva a otros métricos dentro de la planta, tales como la

disminución de scrap, o desperdicio, y del índice de retrabajo IDR.

1.4 OBJETIVOS

1.4.1 Objetivo general

Implementar un sistema automatizado de regulación de torque, bajo la metodología

Jidoka, para evitar incidentes de calidad con el cliente.

3

1.4.2 Objetivos específicos

1. Medir el torque de cada unidad que se atornilla en la estación y utilizar esa

información para determinar si se encuentra dentro de los límites requeridos.

2. Implementar los controles necesarios para asegurar que la estación fue utilizada por

el operador durante el proceso de atornillado.

3. Implementar sistema de paro automático a la estación de atornillado de manera

que ésta pueda detenerse una vez que se hayan acumulado determinado número

de fallas. También deberá ser capaz de notificar a los técnicos de calidad sobre el

estado actual de la estación.

1.5 HIPÓTESIS

1. Un sistema automatizado de regulación de torque, bajo la metodología Jidoka,

disminuirá el 80% de incidentes de calidad reportados por tornillo suelto con respecto

al año anterior.

4

2. MARCO TEÓRICO

2.1 ESTÁNDARES DE LA INDUSTRIA AUTOMOTRIZ

México ha tenido durante los últimos años un crecimiento importante en el sector

automotriz. Según los datos de la Asociación Mexicana de la Industria Automotriz (AMIA)

tan solo en el año 2017 se tuvo un incremento del 9% con respecto al año anterior [1].

Para mantenerse competitivos con respecto a otras empresas en la rama, es

imprescindible trabajar bajo las normas y necesidades que la industria automotriz ha

establecido como estándar.

Estos estándares globales aparte de representar un valor agregado para las empresas

manufactureras, buscan garantizar la seguridad, integridad y satisfacción de los usuarios

finales ya que son una colección de controles y procedimientos que marcan la pauta a

seguir de manera que los productos manufacturados y ensamblados cumplan con la

calidad, la funcionalidad y el desempeño necesario para operar de manera correcta.

Una referencia que debe de tomarse en cuenta debido a que contiene los requisitos de

un sistema de gestión para la industria automotriz y que opera en conjunto con los

requisitos de la ISO 9001:2015, es la IATF 16949:2016 [1]. En ella se especifican las

características necesarias para diseñar un adecuado sistema de calidad, el cual puede

contribuir de manera eficiente y eficaz a la integración de procesos y a los análisis

basados en riesgos, esto con la finalidad de poder prevenirlos o en su defecto tener un

plan de reacción para los mismos.

Son estos cambios en los estándares los que han provocado que la industria automotriz

haya evolucionado a lo largo de los últimos años. Las ensambladoras han desarrollado

nuevas herramientas para evaluar a los proveedores, como lo son métricos de entregas

a tiempo, disponibilidad, y sobre todo calidad. La manera de medir el desempeño de

los proveedores es de acuerdo a PPMs (Partes Por Millón), como se muestra en (1).

�� = ��

�� 1′000,000 (1)

El buen desempeño de este factor permite asegurar la permanencia de los clientes, así

como atraer nuevos negocios. Es importante mantener un monitoreo constante de los

5

rechazos que se están realizando de manera continua, esperando ofrecer un mejor

servicio al cliente y mantener los métricos dentro de la meta establecida. La mayoría de

los clientes suelen tener un portal que comparten con los proveedores donde de manera

diaria se puede observar el resultado de incidentes, así como las tendencias de los

últimos meses. Es en estos mismos portales donde se anexan los reportes de los incidentes

ocurridos. El formato de solución de problemas estándar que se utiliza a manera de

reporte es el 8D. Dependiendo de la complejidad del problema reportado por el cliente,

así como de las reglas acordadas con el mismo, se tiene un plazo máximo de tiempo

para reportar acciones de contención y de corrección, las cuales usualmente son de 48

horas y de 3 meses, respectivamente. Esta metodología de solución de problemas será

abordada en el siguiente apartado.

2.2 METODOLOGIA 8D DE SOLUCIÓN DE PROBLEMAS

Existen diversas herramientas estructuradas de tal manera que se pueda encontrar la

solución a cualquier problema de manera sistemática. De manera general, estas se

encuentran concentradas en la metodología de 8D, llamado así por las 8 disciplinas que

deben seguirse para la solución efectiva de cualquier problema. A continuación, se

enlista y detalla cada una de las disciplinas [2]:

2.2.1 D1 Formación de un equipo de expertos

Puede parecer el paso más obvio y sin embargo es el de mayor importancia, puesto que

de él depende tanto la calidad de los análisis que se desarrollarán como la eficiencia

de las acciones correctivas que se implementarán. Es importante reunir a los expertos de

los procesos que se analizarán, así como los principales involucrados en el problema a

corregir, de manera que las aportaciones que se realicen al análisis provengan de

diferentes disciplinas y sus distintos puntos de vista. Esto provocará que las acciones

correctivas vayan enfocadas a solucionar la causa raíz y evitar reincidencias.

2.2.2 D2 Definición del problema

Es importante delimitar la problemática lo mayor posible, de manera que el análisis

pueda realizarse lo más objetivamente posible y no tratar de resolver todo el sistema, o

peor aún, que los análisis lleven a una acción correctiva que no sea contundente. Para

hacerlo se puede hacer uso de la herramienta “Es / No es”, la cual descarta las variables

6

que no aportan mucho al análisis, y por el contrario permite dar un enfoque a las que

realmente importan. Al utilizar esta herramienta se aborda el problema desde las

preguntas Qué, Quien, Dónde, Cuándo y Cuántas Unidades, y se encuentran las

distinciones y los cambios entre lo que es y lo que no es. En la Tabla I se muestra un

ejemplo extraído de un análisis realizado en Continental.

Tabla I. Herramienta Es/No es.

ES NO ES DISTINCIONES CAMBIOS

QUÉ

Muestra prototipo con resistencias de terminación CAN diferentes a los especificados. Canales 1,2,3,5,6 Actual 2.3k ohm

Producción en Masa (misma versión de software) Canales 3 & 7 Ok. especificación 1.20 ohm

Designadores R11010 R11011 R11012 R11013 R11014 R11015 R11016 R11017 R11018 R11019 R11024 R11025 diferente número de parte.

Resistencias son diferentes

QUIÉN

Muestras prototipos fueron construidas como corrida de prueba por el equipo central (QA, IPD, MP, LPL) Continental Periférico, 1er turno

Turnos de producción en Masa (4to, 5to, 6to, 7mo)

La versión A no se ha liberado. No puede ser manufacturado por el equipo de producción. Las muestras prototipo son manejadas por el equipo central.

La versión A no tiene trazabilidad MES CamLine implementada en la estación de EOL (Muestras prototipo). Versión B tiene MES CamLine activado.

DÓNDE

El problema fue observado por el cliente mientras trataba de instalar el módulo en los camiones para sus pruebas.

El problema no pudo observarse en la planta B o en Continental Periférico.

Unidades mandadas a las plantas B y C, las unidades fueron utilizadas de corridas previas, unidades de la planta B fueron construidas con el lote actual.

El lote actual no fue almacenado, y el lote anterior fue almacenado con los remanentes de otras variantes.

CÚANDO El problema fue reportado en junio 24 de 2019.

Cuando las unidades fueron construidas, mayo 20 de 2019.

Unidades de mayo 29 se encontraban en Continental Periférico y las unidades del junio 24 se encontraban en la planta de cliente.

Las muestras se embarcaron a cliente para su validación.

CÚANTO

-59 unidades enviadas a cliente. -1 unidad reportada en la planta A. -2 unidades reportadas en planta B con discrepancia.

56, unidades validadas y unidades buenas de corridas previas.

La diferencia se encuentra en las unidades de todas las plantas, y todas ellas fueron sorteadas, un total de 66 unidades.

La resistencia fue validada en todas las unidades, y las unidades restantes en Continental Periférico fueron enviadas a scrap.

Fuente: Elaboración propia.

7

2.2.3 D3 Implementación de acciones de contención

Una vez conociendo qué es lo que ocurrió, se necesita contener el problema. Es

importante que esta contención pueda realizarse en el menor tiempo posible y que sea

lo suficientemente efectiva para apagar el problema en lo que se continúa con el

proceso de análisis. Un punto importante a aclarar es que una acción de contención no

puede suplir a una acción correctiva permanente. Las acciones de contención son

temporales y deben ser retiradas una vez que las acciones correctivas son

implementadas. En esta etapa también debe de identificarse dónde se encuentra el

material con sospecha de falla, de manera que se pueda segregar en lo que se realiza

el análisis.

2.2.4 D4 Análisis de causa raíz

Es la parte medular del 8D, ya que en este proceso se realiza el análisis de las causas que

llevaron a que la desviación en el proceso ocurriera. Es necesario contemplar los

diferentes puntos de vista de cada uno de los colaboradores que están realizando el 8D.

No es posible hacer el análisis desde solo una perspectiva en particular puesto que esto

provoca un sesgo que puede resultar en una acción que no sea suficientemente

contundente. Se puede hacer uso de diversas herramientas para encontrar la causa raíz,

entre las cuales se encuentran las siguientes:

• Ishikawa, también llamado diagrama de pescado. En este diagrama se plasman

6 diferentes tópicos que pudieran haber ocasionado el problema: Mano de Obra,

Maquinaria, Medición, Método, Medio Ambiente y Material. El objetivo de esta

herramienta es realizar una lluvia de ideas en torno a estos tópicos, de manera

que las causas más probables se aíslen y se pueda dictaminar cómo pudo

suceder la falla. Se puede observar en la Figura 1 un ejemplo de un diagrama de

Ishikawa utilizado para realizar un análisis en Continental.

8

Figura 1. Diagrama de Ishikawa.


• 5 por qué. Es una tabla que explora la causa raíz encontrada en el diagrama de

Ishikawa en 2 diferentes ámbitos: Ocurrencia y Detección. El objetivo es encontrar

por qué ocurrió el problema y por qué no se pudo detectar. Generalmente se

puede llegar a los motivos principales después de realizar 5 veces la pregunta por

qué, aunque en ocasiones se puede obtener la respuesta en menos iteraciones,

como se muestra en el ejemplo de la Tabla II.

Tabla II. Tabla 5 por qué.

Enunciado ¿Por qué 1? ¿Por qué 2? ¿Por qué 3? ¿Por qué 4? ¿Por qué 5?

Una Resistencia de 2.3k ohm fue

utilizada en los designadores

R11010, R11011 R11012, R11014,

R11015 en lugar del número de parte

con el valor de 1.20 ohm. Esto fue

creado en mayo 2019 y esta

condición provocó una interferencia

en la conectividad con el bus CAN.

¿Po

r q

ué

oc

urr

ió?

Otra variante fue utilizada

con una resistencia incorrecta.

Porque mezclamos 2

variantes.

Porque teníamos ambas

variantes en el mismo

contenedor.

Las unidades fueron

identificadas de manera incorrecta.

¿Po

r q

ué

no

fue

d

ete

cta

do

? Variante diferente fue utilizada con la resistencia incorrecta.

La estación EOL no tiene MES CamLine activado, no

se puede detectar una

variante diferente.

MES CamLine se desactiva

para las muestras prototipo.


9

2.2.5 D5 Seleccionar acciones correctivas

Habiendo encontrado las causas raíces del problema, se procede a realizar las

correspondientes acciones para evitar que el problema vuelva a suceder. En este paso

es necesario realizar una lluvia de ideas con las diferentes posibilidades que existen para

erradicar la problemática. Es importante destacar que no todas las soluciones deben de

ser tomadas de la misma manera, hay que considerar los costos, el tiempo de

implementación y la efectividad que se pronostica tener. El conjunto de estas variables,

así como el costo beneficio de las mismas, serán las que dictaminarán que solución es la

más adecuada.

2.2.6 D6 Implementación de acciones correctivas

De la lluvia de ideas generada en el paso anterior, se seleccionan las acciones que son

factibles y se implementan. En este paso debe considerarse que las acciones de

contención realizadas durante el paso 3 deben de ser retirados. A partir de este

momento se debe de monitorear los resultados obtenidos a raíz de la implementación.

2.2.7 D7 Efectividad de la implementación

Para que se pueda dictaminar que una acción fue suficientemente contundente, se

necesitan datos. Usualmente estos son recopilados a lo largo de 3 meses para validar su

efectividad.

2.2.8 D8 Reconocimiento al equipo y lecciones aprendidas

En este paso de cierre del análisis, se congratula al equipo que estuvo realizando el 8D y

se comparten las lecciones que se aprendieron a partir de este proceso. Es importante

que este aprendizaje se pueda difundir de manera que, si surge una situación similar,

otro equipo de trabajo sepa cómo abordar la problemática en un menor tiempo posible.

2.2.9 Conclusiones acerca de la metodología 8D

Esta metodología es solo una de muchas que puede ser utilizada para la resolución de

problemas, pero la utilización de estas herramientas garantizará que el análisis y las

acciones correctivas que se propongan sean lo suficientemente robustas para que el

problema no se vuelva a presentar. La manera en la que se documenta varía

10

dependiendo de cómo el cliente lo solicita, o si se trata de un análisis interno de la

empresa, sin embargo, las bases para su correcta elaboración serán las mismas.

La solución de problemas de manera estructurada es el primer paso en el camino para

llegar a la cultura de mejora continua. En este paradigma se da por entendido que los

procesos eficientes deben de preservarse y mejorarse, de tal manera que se reduzcan

costos, tiempos, recursos y que siempre se persiga la excelencia. Este concepto de

manufactura es llamado “Lean Manufacturing” o Manufactura Esbelta, el cual será

tratado en el siguiente apartado.

2.3 LEAN MANUFACTURING COMO METODOLOGIA DE MEJORA CONTINUA

Lean Manufacturing se origina en la empresa Toyota, en Japón, debido a la utilización

de sistemas de producción Just in Time (también llamados JIT, o justo a tiempo) durante

los años 50. Just in Time se trata de un conjunto de procedimientos, herramientas y

actividades que se utilizan para que los recursos y materiales durante la manufactura se

encuentren tanto en lugar como en el momento adecuado [3]. La manera de conseguir

lo descrito anteriormente es utilizando técnicas y procedimientos estandarizados con el

fin de reducir o eliminar los desperdicios, lo cual es el objetivo principal de Lean

Manufacturing.

Se debe de entender como desperdicio el poco aprovechamiento de algún bien. En

otras palabras, son todos los procesos que utilizan más recursos, energías y tiempo de los

que realmente necesitan para llevar a cabo sus funciones primarias y secundarias.

Algunos ejemplos de desperdicios son: exceso de producción, transporte, inventario,

tiempo de espera, reprocesos, defectos, movimientos y talento humano [4].

Habiendo hablado del objetivo primordial de Lean Manufacturing surge una nueva

pregunta: ¿qué técnicas pueden ser utilizadas en esta metodología? La respuesta es

sencilla: las que sean capaces de agregar valor y/o que ayuden a aminorar los

desperdicios.

Es común que, al iniciar operaciones, las pequeñas empresas no apliquen las

herramientas de Lean en sus procesos y no es sino hasta etapas más avanzadas cuando

11

deciden implementar esta metodología, sin embargo, al ser un concentrado de

prácticas estandarizadas, el utilizar Lean Manufacturing desde un inicio logra que el

arranque de las mismas pueda ser más eficiente, pues de otra manera se tendría que

disponer de un equipo dedicado, llamado “Task Force”, concentrado únicamente en el

monitoreo de la iniciación de las operaciones [5]. Es posible, incluso que Lean

Manufacturing no sea utilizado en absoluto a menos que algunas de sus herramientas

sean solicitadas de manera global por sus clientes, o que haya alguna restricción por

parte de la cadena de suministro [6].

Para todas aquellas empresas que en un inicio deseen comenzar con la implementación

de esta metodología, se recomienda consultar las bases que lo comprenden. Lean

Manufacturing posee 2 pilares esenciales, mismos en los que se sostienen sus

fundamentos, esto de acuerdo a la casa Toyota, una adaptación del total de conceptos

y herramientas que comprende en su totalidad la metodología Lean [6]. A continuación,

se presentan dichos pilares:

1. Producción Just in Time (JIT): Para mantener un equilibrio entre el inventario que

unidades que se produce y los recursos utilizados, sean estos operadores o máquinas,

es necesario hacer flexibles a las líneas de manufactura de acuerdo a la demanda

de cliente. Como se habló antes, el tener un sobre inventario es un desperdicio,

puesto que se mantiene una inversión estática y se incurren en gastos de

mantenimiento. A su vez, el mal aprovechamiento de recursos incurre en gastos

adicionales por el desperdicio de los mismos. Los sistemas JIT son capaces de

adaptarse a las necesidades del cliente produciendo solamente lo necesaria en el

tiempo solicitado, de tal manera que se aproveche al máximo los recursos disponibles

sin tener que generar un inventario extra [7].

2. Jidoka: Se puede traducir como automatización con un toque humano o

automatización inteligente. El concepto general trata sobre como sustituir el trabajo

manual por el trabajo de máquinas autónomas. El objetivo principal de Jidoka, y la

base tras la que se sustenta la herramienta, es el enfoque humano. Es un error creer

que Jidoka desprecia el trabajo del operador para reemplazarlo por una máquina,

al contrario, busca dar un valor agregado al operador y volverlo parte activa del

12

proceso, involucrándolo como un elemento capaz de tomar decisiones y no solo de

seguir órdenes. De ejecutarse de manera correcta, Jidoka disminuirá fatigas y

mantendrá el ritmo de operación del usuario, resultando en menores pérdidas de

tiempo o esperas innecesarias [8].

A su vez, Jidoka es el resultado de la unión de 2 conceptos:

• Automatización: Sustitución del trabajo manual por el trabajo de una máquina.

• Máquina autónoma: máquina capaz de detectar situaciones anormales, parar

automáticamente y avisar con el fin de:

o Evitar fabricar y enviar productos defectuosos al proceso siguiente.

o Evitar daños en la propia máquina.

El Jidoka, de esta manera, resalta las anomalías, da visibilidad a los defectos y permite

fabricar calidad en cada uno de los procesos. Es importante resaltar que una máquina

automática realiza un proceso sin la intervención de un operador, sin embargo, será

necesaria su vigilancia para la pronta detección de una situación anormal. Bajo este

esquema, el operador no agregará ningún valor al estar supervisando a la máquina. Por

el contrario, una máquina autónoma no requiere de la vigilancia de una persona puesto

que, de presentarse un incidente, la máquina es capaz de detectar, detenerse y notificar

sobre la misma. El desarrollo del proyecto se basa en esta metodología y con su

implementación se espera obtener los resultados descritos en el capítulo anterior.

Para que el sistema Jidoka funcione de la manera adecuada, será necesario disponer

de ciertos controles que lo soporte, en este caso, de dispositivos a prueba de errores,

también conocidos como Poka-Yoke. Este término se refiere a los mecanismos, o

dispositivos que una vez instalados evitan defectos, aunque exista un error humano.

Existen diferentes tipos de poka-yokes, y diversos grados de sofisticación, desde los más

sencillos que funcionan con elementos mecánicos hasta elementos que hacen uso de

sistemas de visión y otro tipo de sensores [9]. La correcta selección de estos elementos

garantizará un funcionamiento fluido del sistema Jidoka.

El Jidoka se puede proponer en distintos grados de automatización. El nivel de

automatización adecuado va a depender de diferentes factores:

13

• Características físicas del producto.

• Número de referencias.

• Takt time (ritmo bajo el cual se necesita estar produciendo para satisfacer la

demanda del cliente).

• Características tecnológicas de la máquina/proceso.

• Costo de mano de obra directa.

Es importante aclarar que no se busca que el sistema sea más complicado añadiéndole

la mayor cantidad de controles disponibles al momento. Es un error común creer que

mientras más poka-yokes se añadan, Jidoka estará mejor implementado. La idea es

robustecer el proceso, pero sin perder de vista el toque humano, que es no complicar la

operación para el operador. De realizar un correcto análisis se puede llegar a la

conclusión de que unos cuantos controles adicionales al equipo son más que suficientes

para este fin, siempre y cuando se cumpla el objetivo que se traza al principio del

proyecto [10].

Así, por ejemplo, puede ser utilizado para sistemas logísticos dentro del inventario de un

almacén, de manera que dispare un punto de reorden y hacer más eficiente de esta

manera los costos y los tiempos de entrega [11]. En el ejemplo citado, no es necesario

tener controles mecánicos, sin embargo, se hace uso de sistemas basados en estadística,

pronósticos no lineales, y de sistemas de inventarios. Sería un desperdicio invertir en

controles de visión o de reconocimiento, para este tipo de implementación de Jidoka.

Para que cualquier herramienta de Lean Manufacturing funcione de manera adecuada

en una empresa es necesario definir los procedimientos generales bajo los cuales se

operará, y de esta manera crear un sistema con sus propias reglas, flujos, planes de

contención y retroalimentación mediante mejora continua. Jidoka no queda excluido

de estos fundamentos [12].

Dentro de Continental, el sistema Jidoka aplicado para cualquier área sigue la misma

estructura de manera estándar. El beneficio que se obtiene de esta estandarización, es

que cualquier departamento conoce qué actividades deber de seguirse en caso de

encontrarse con un problema. A continuación, se presentan la dinámica utilizada:

14

1. Ocurre el problema. El operador o la estación reporta la desviación al supervisor o

líder en turno.

2. El supervisor o líder en turno crea un reporte de falla.

3. Se notifica a técnico de calidad, quien recopilará la información necesaria para

realizar el análisis pertinente.

4. Jidoka no será retirado hasta que la condición por la que se activó haya sido

eliminada y los registros correspondientes se hayan llenado.

5. Técnico de calidad valida la implementación de las acciones correctivas, así como

de los registros.

6. El ingeniero de calidad analiza los datos para determinar acciones sistémicas y evitar

futuras recurrencias.

Para que el sistema general funcione se dispone de un equipo de alto rendimiento,

conformado por integrantes expertos en diferentes disciplinas de manera que se puedan

soportar los temas pertinentes a Jidoka y dar soluciones prontas a los incidentes que se

presenten [13]. A su vez, se tiene una ruta de escalación definida, la cual dictamina el

camino a seguir de manera jerárquica en dado caso de que alguno de los involucrados

en el equipo Jidoka no se encuentre disponible. El objetivo es acelerar la

implementación de acciones correctivas o tomar las decisiones pertinentes para que la

producción continúe su flujo. Un ejemplo utilizado actualmente en piso de producción,

en Continental, puede observarse en la Figura 2.

Figura 2. Ruta de Escalación Jidoka.

Fuente: Elaboración propia de acuerdo a procedimiento de Continental.

15

Los operadores disponen de una matriz de criterio Jidoka, la cual establece bajo qué

condiciones será necesario parar la línea y notificar al supervisor para que el proceso de

corrección comience, tal y como se muestra en el ejemplo de la Figura 3. Para los paros

Jidoka automáticos, esta matriz va inmersa dentro de la programación de las estaciones.

Al tener establecidos los límites, lo que se provoca es seguir uno de los paradigmas

principales de Lean Manufacturing, “pull” o jalar, lo cual infiere a que los procesos

subsecuentes esperan obtener solo material adecuado, esto evitará pérdidas y

enfocará los esfuerzos en la estación o proceso que lo necesita [14].

Figura 3. Matriz Criterios de Paros de Línea.


Por último, se deben de disponer de los registros y plan de acción Jidoka, en el cual se

guarda la información de lo que ocurrió y que acciones correctivas se implementaron

para solucionarlo. La información que se pide en los mismos puede observarse en la

Figura 4, tomado directamente de un formato utilizado en piso de producción de

Continental.

16

Figura 4. Registro de Paros Jidoka.


Con esta información se puede llevar un monitoreo de las fallas más comunes y de las

acciones que en su momento han sido utilizadas para solucionarlas. De ser posible estas

acciones se deben compartir entre líneas o estaciones con procesos similares a manera

de lecciones aprendidas, esto para prevenir que se susciten situaciones similares.

Otras empresas hacen uso de otras herramientas de soporte para sostener el Jidoka,

como pueden ser las tarjetas Kanban, las cuales se utilizan para producir en lotes y de

manera estructurada, lo que permite conocer de manera sencilla y visual, cual es la

situación actual de la línea de producción sin tener que conocer a detalle cada una de

las situaciones que se han presentado.

Otra buena práctica utilizada son los andones, el cual es también un sistema visual que

permite conocer la situación de la línea de producción. Recientemente se ha abordado

desde diferentes tecnologías, desde semáforos, alarmas o inclusive mensajes enviados.

Lo más reciente se encuentra inmerso dentro de la llamada Industria 4.0, término que ha

sido adoptado por Alemania para las emergentes tecnologías de la información

basadas en la nube. De esta manera, es posible mandar la señal de alerta a dispositivos

portátiles como pueden ser celulares o inclusive relojes inteligentes y soportar de manera

más eficiente y eficaz a la línea de producción [15].

17

Jidoka llevará a cualquier proceso a producir menos desperdicios, acentuar los

problemas e incorporar al operador como parte activa del proceso. Es claro que

cualquier empresa puede operar sin la implementación de Jidoka, éste no es

imprescindible para la producción, por lo tanto, debe de ser visto y tratado como una

metodología que de ser seguida de manera correcta puede ayudar a definir acciones

para mejorar la calidad de los productos y el desempeño de los procesos.

2.4 CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS SPC

El control estadístico de procesos, así como los procesos estables, son la base de la

mejora continua en los procesos de producción [16].

Es un hecho que no pueden existir 2 piezas iguales, siempre existirá una variación entre

estas, la cual es consistente a través del tiempo y, lo más importante, puede ser

predecible, llamada “variación de causa común”. Por el contrario, toda aquella fuente

de variación que no siempre se encuentra actuando en el proceso y es impredecible es

llamada “variación de causa especial”. En otras palabras, son incidentes atípicos en el

proceso. Éstas difícilmente pueden ser controladas, y solo puede recurrirse al histórico de

fallas para tratar de aminorarlas. Lo más importante a resaltar es que cualquier proceso

cuya variación se debe solo a causas comunes de variación se dice que es inestable y

“fuera de control”. Y justo esto es lo que estudia el control estadístico de procesos.

Las tablas de control son utilizadas para determinar si un proceso es estable (dentro de

control) o inestable (fuera de control). El proceso debe ser a su vez estable y capaz para

poder calcular los límites control y de esta manera, poder utilizar una gráfica de control

para evaluar la estabilidad del proceso. Si no es posible llegar a esta condición, el riesgo

de productos con no-conformidad se incrementa [17].

2.4.1 Precondiciones para establecer control estadístico de procesos

Para implementar un control de proceso utilizando SPC es necesario que el proceso sea

estable y capaz. Para validar lo anterior, las siguientes precondiciones deben de tomarse

en cuenta:

1. De ser posible, realizar un estudio de capacidad a la máquina. Este estudio debe de

ser evaluado utilizando por lo menos 50 piezas.

18

2. Realizar un estudio preliminar de la capacidad de proceso para evaluar la

estabilidad del proceso y la capacidad potencial del proceso.

2.4.2 Selección del tipo de gráfico de control

Para seleccionar el tipo de gráfico de control, se deben de tomar en cuenta diferentes

criterios [18]:

• Tipo de características que serán medidas (ya sean variables o atributivas).

• La distribución estadística de las características que serán medidas.

• La frecuencia del muestreo.

• El tamaño de la muestra.

La estructura de una gráfica de control debe de contener los siguientes requerimientos

mínimos:

• Información específica del producto y proceso relevante para SPC.

• Límites de control

• Registro de los datos (cualitativos o cuantitativos).

• El monitoreo de los datos registrados a través del tiempo de manera que la

comparación contra los límites de control sea posible.

Algunos ejemplos de gráficas de control son los siguientes:

1. Gráficas de control variables.

• Gráfica I-MR: Individuos y Rango Móvil.

• Gráfica Xbar-R: Promedios y Rango

• Gráfica Xbar-s: Promedio y Desviación Estándar.

2. Gráficas de control atributivas.

• Gráfica p: Proporción de unidades no conformes.

• Gráfica np: Número de unidades no conformes.

• Gráfica c: Número de no conformidades por unidad. Tamaño de muestra

constante.

• Gráfica u: Número de no conformidades por unidad. Tamaño de muestra

variable.

19

2.4.3 Reglas

Existen diversas reglas que aplican para los gráficos de control, sin embargo, dentro de

los procedimientos de la industria automotriz son 3 los que de manera obligatoria deben

de aplicarse, tal y como se muestra en la Figura 5.

• Regla 1. Un punto afuera de los límites de control (ver el ejemplo en la gráfica).

• Regla 2: 7 puntos seguidos en uno de los costados de la media.

• Regla 3: 7 puntos seguidos con tendencia positiva o negativa.

Figura 5. Reglas SPC aplicadas en la industria automotriz [18].

2.4.4 Plan de reacción

Las acciones correctivas para las causas especiales deben de documentarse con la

fecha y hora, y deben de registrarse de vuelta en la gráfica de control cuando las

acciones hayan sido implementadas.

En los casos en los que no pueda ser registrado el 100% de las pruebas, como por ejemplo

en las pruebas destructivas, se debe de ejecutar un plan para la mitigación de riesgos,

realizando un nuevo gráfico de control temporal, donde se pueda realizar un monitoreo

y seguimiento puntual.

Estos planes de reacción deben de ir ligados con el AMEF (Análisis de Modo de Efecto

de Falla), el cual será abordado en el siguiente apartado.

20

2.5 ANÁLISIS DE MODO DE EFECTO DE FALLA (AMEF)

El AMEF es una herramienta que se lleva en forma de registro donde se enlistan las

posibles maneras en las que una falla pueda acontecer en cada uno de los procesos,

así como las afectaciones que las mismas pueden generar al proceso y/o al producto.

Esta herramienta permite enlistar y categorizar estos modos de falla de manera que se

puedan priorizar y tomar las correspondientes acciones correctivas para aminorarlas o

eliminarlas [19].

Es recomendable la utilización de herramientas estadísticas para la correcta evaluación

de los parámetros del AMEF. Con la mayor cantidad de información obtenida a partir

de estos datos, más eficaces serán los análisis realizados posteriormente. El AMEF puede

surgir, a su vez de otros documentos que tengan mayor experiencia en el proceso que

se pretende analizar, como lo son los planes de control o los instructivos de trabajo. En la

medida en la que este documento se encuentre más detallado, más fácil resultará su

visualización y comprensión para cualquiera de los niveles operativos, desde ingenieros

hasta operadores, fungiendo de esta manera como una guía [19].

Un punto importante a tomar en cuenta durante la realización del AMEF, son los clientes

en cada una de las etapas del proceso, puesto que estos pueden ser internos (cuando

se habla de los siguientes procesos) o externos (usuario final). Es por este motivo que

debe de considerarse el efecto potencial de fallo, el cual se refiere a las posibles

consecuencias que pueda ocasionar la ocurrencia de un modo de falla, tal y como las

experimentará el cliente.

Para la correcta implementación de esta herramienta es recomendable designar a un

equipo de trabajo dedicado a realizar los análisis en cada uno de los procesos y partir

de esa información establecer los posibles modos de falla en los que se pudiera incurrir.

Una metodología propuesta para la realización del AMEF es la siguiente:

1. Identificación de las posibles causas a través del cuestionamiento a los controles

actuales establecidos en el proceso, o en su defecto en el AMEF utilizado.

2. Estructurar de manera gráfica (se recomienda un Ishikawa) las causas que se hayan

encontrado en el punto anterior.

21

3. Realizar un taller en el que se propongan las ponderaciones correspondientes a cada

uno de los modos de falla, así como las acciones correctivas.

4. Plasmar la información acordada en la nueva versión del AMEF.

5. Entregar propuesta de AMEF al área correspondiente para su revisión y evaluación.

2.5.1 Evaluación y ponderación de parámetros

El AMEF evalúa 3 parámetros en cada uno de los procesos, enlistados a continuación:

• Severidad. Mide que tan serio es un efecto del modo de falla. Se califica del 1 a 10,

lo que corresponde de despreciables a catastróficos [20].

Tabla III. Niveles de Severidad.

Efecto Efecto de Severidad Valor Falla se

encuentra fuera de los

requerimientos de seguridad

o legales

Modo potencial de falla afecta la segura operación del vehículo y/o involucra el no cumplimiento de las regulaciones de gobierno sin un

aviso previo. 10

Modo potencial de falla afecta la segura operación del vehículo y/o involucra el no cumplimiento de las regulaciones de gobierno con un

aviso previo. 9

Pérdida o degradación

de función primaria

Pérdida de función primaria (vehículo inoperable, no afecta la segura operación del vehículo).

8

Degradación de función primaria (vehículo operable, pero a un nivel de desempeño reducido)

7

Pérdida o degradación

de función secundaria

Pérdida de función secundaria (vehículo operable pero las funciones de comodidad son inoperables).

6

Degradación de función secundaria (vehículo operable, pero las funciones de comodidad tienen un desempeño reducido).

5

Molestia

Defecto de apariencia o audible, vehículo operable, artículo no conforme y observado por la mayoría de los clientes (>75%)

4

Defecto de apariencia o audible, vehículo operable, artículo no conforme y observado por algunos clientes (50%)

3

Defecto de apariencia o audible, vehículo operable, artículo no conforme y casi no observado por clientes (<25%)

2

Sin efecto Ningún efecto 1 Fuente: Criterios según la AIAG [20].

• Ocurrencia. Se califica en función a qué tan probable es que ocurra la falla. Se

califica de 1 a 10 con la más alta probabilidad siendo el mayor número [20].

22

Tabla IV. Valores de Ocurrencia de Fallo.

Probabilidad de Falla Criterio ocurrencia Valor Muy alta >1 en 10 10

Alta 1 en 20 9 1 en 50 8

1 en 100 7

Moderada

1 en 500 6

1 en 2,000 5

1 en 10,000 4

Baja 1 en 100,000 3

1 en 1´000,000 2 Remota Falla es eliminada mediante el uso de controles preventivos 1

Fuente: Criterios según la AIAG [20].

• Detección. Determina qué tan probable un método detectará una falla o una

potencial falla antes de que el efecto se materialice [20].

Tabla V. Valores de Detección de Fallo.

Oportunidad de detección

Detección de la falla Valor Probabilidad de detección

Sin oportunidad de detección

Sin control actual del proceso; no se puede detectar o analizar.

10 Casi imposible

Es probable que no se detecte en ninguna etapa

El modo de falla/error (causa) no se detectan fácilmente.

9 Muy remota

Detección del problema después de procesamiento

Detección después de procesamiento por el operador mediante medios visuales, auditivos o

táctiles. 8 Remota

Detección del problema en la estación

Detección en la misma estación por operador mediante medios visuales, auditivos o táctiles.

7 Muy baja


Detección después de procesamiento por el operador mediante uso de gauges pasa/no-

pasa. 6 Baja


Detección en estación por el operador mediante gauges pasa/no-pasa.

5 Moderada


Detección una vez procesada la unidad por controles automáticos; la unidad se bloquea para

no ser procesada. 4

Altamente Moderada


Detección en la misma estación por controles automáticos; la unidad se bloquea para no ser

procesada. 3 Alta

Detección del error y/o prevención del problema

Detección en la estación por controles automáticos los cuales prevendrán la realización

de partes discrepantes. 2 Muy alta

Detección no aplicable; Prevención de error

Prevención como resultado del diseño de la fixtura, estación o unidad a ensamblar. No se

pueden realizar partes discrepantes. 1 Casi seguro

Fuente: Criterios según la AIAG [20].

23

2.5.2 Cálculo de RPN

RPN (Risk Priority Number por sus siglas en inglés) es el producto de Severidad, Ocurrencia

y Detección. Se usa para priorizar potenciales modos de falla y sus causas. La Figura 6

muestra la fórmula para calcularlo.

Figura 6. Cálculo de RPN.


En el caso de la industria automotriz, el umbral máximo de RPN para cualquier modo de

falla es 70. Cuando el RPN de un modo de falla sobrepasa el umbral, el equipo propone

acciones recomendadas, las cuales pueden ser [20]:

• Transferir los riesgos de falla a otro sistema,

• Prevenir la falla.

• Mitigar el riesgo de falla.

2.5.3 Formato AMEF

Toda la información plasmada anteriormente converge en un solo formato donde se

recopila, en cada parte del proceso, los valores actuales de Severidad, Ocurrencia y

Detección, así como el RPN del proceso. De ser necesario y después de haber tomado

acciones correctivas, se debe recalcular el RPN y colocarlo sobre la misma línea.

Podemos observar la Figura 7 como ejemplo:

Figura 7. Ejemplo AMEF.


El AMEF es un documento vivo, lo que quiere decir que debe ser actualizado conforme

se vayan obteniendo nuevos datos del proceso, como pueden ser:

• Generación de Scrap.

• Rechazos de cliente.

24

• Incidentes de mantenimiento.

• Nuevos controles adquiridos.

Hasta este momento se ha hablado de los aspectos teóricos tras los cuales se

fundamenta la operación que se pretende realizar con la implementación del Jidoka

autónomo en la estación de atornillado. A continuación, se darán detalles sobre las

tecnologías disponibles actualmente en Continental sobre las cuales se trabajará para

su realización.

2.6 SISTEMA DE TRAZABILIDAD MES CAMLINE

Un sistema MES, Sistema de Ejecución de Fabricación o Manufacturing Execution System

por sus siglas en inglés, es un sistema computarizado utilizado para rastrear y documentar

la transformación de las materias primas durante los diversos procesos hasta llegar a ser

producto terminado. En la actualidad es un punto de referencia a tomar en cuenta entre

las empresas, ya que agrega valor al producto que se está adquiriendo, a tal grado de

volverse un diferenciador importante para los posibles clientes [21].

Un sistema MES puede ser tan robusto como lo necesite el proceso en el cual se esté

realizando la actividad de transformación. Así como en el ámbito alimenticio es

imprescindible poder rastrear el origen, condición, caducidad e inclusive dosis de cierta

materia prima, también lo es en el ramo automotriz ya que, en muchos casos, se trata

con la seguridad de los usuarios finales. Con la llamada Industria 4.0, de la cual se habló

anteriormente, los sistemas de trazabilidad MES han evolucionado de tal manera que en

muchas ocasiones puede conocerse el actual estado del subensamble, los procesos por

los que se encuentra atravesando, o si la unidad presenta algún tipo de falla, todo a

través de un dispositivo móvil, como lo puede ser una computadora, una Tablet o un

celular. Dependiendo del sistema MES implementado es también posible generar ciertos

códigos de error especiales para impedir que las unidades puedan continuar su flujo en

procesos posteriores, característica que será utilizada para el presente proyecto [22].

Hablando en específico de Continental, se utiliza la herramienta MES CamLine System

para tener la trazabilidad de los productos manufacturados y, adicionalmente, como

Poka-yoke para asegurar que las unidades sean procesadas de manera correcta y

25

siguiendo el flujo estándar sin omitir ninguna operación o prueba. Para lograr lo anterior,

las unidades son dadas de alta en CamLine desde la primera operación, siendo así que

cada estación valida al proceso anterior antes de comenzar cualquier intervención en

la unidad.

La operación general del funcionamiento se ilustra en la Figura 8.

Figura 8. Funcionamiento de MES CamLine en Producción.


De esta manera se garantiza que todas las unidades sean procesadas de acuerdo a los

requerimientos de cliente independientemente de la interacción que el operador tiene

sobre ellas durante la operación.

El módulo de relevancia de MES CamLine para la presente tesis se llama LineWorks WIP.

En él se encuentran funciones que serán requeridas para la implementación de un

sistema autónomo, incluyendo la función Jidoka para lograr detener la línea después de

determinado número de fallos registrados en la estación en un lapso de tiempo dado

[23].

Existen funciones de LineWorks WIP ya establecidas de manera estándar para cualquier

proceso dentro de continental. Estas funciones son llamadas en el código de operación

de cada estación, llamado Testplan, sin embargo, éstas son compiladas en un servidor

26

central, ajeno a la estación. Por este motivo, el procesamiento y funcionamiento general

del sistema LineWorks WIP y MES CamLine serán excluidos del enfoque del presente

documento, y serán tratados como una caja negra, siendo mencionadas únicamente

las funciones utilizadas y la utilidad que tendrán en la implementación de la estación de

atornillado.

De manera general, todas las estaciones de operación y pruebas en Continental

interactúan con LineWorks WIP de manera similar. Cada estación utiliza un secuenciador

para funcionar. Dependiendo de la tecnología utilizada es el secuenciador utilizado. En

Continental son 3 diferentes secuenciadores utilizados:

• AtiScripter.

• TestExec.

• MCD.

Estos secuenciadores contienen los Testplan anteriormente mencionados bajo los cuales

se realiza la operación esperada en la estación. Son en estos secuenciadores donde a

su vez se hace uso de interfaces y librerías para propiamente comunicarse con MES

CamLine. En la Figura 9 se presenta un diagrama donde se representa esta interacción.

Figura 9. MES CamLine y su interacción con los secuenciadores.


27

En la línea de ensamble final donde se pretende realizar la adecuación a la estación de

atornillado se utiliza el secuenciador TestExec, del cual se hablarán algunas

generalidades a continuación.

2.7 SECUENCIADOR TESTEXEC

TestExec SL es un secuenciador diseñado para aplicaciones de pruebas funcionales de

alto volumen y alto rendimiento. Es utilizado en múltiples industrias puesto que habilita a

los desarrolladores con funciones que reducen el tiempo de desarrollo, mejorando a su

vez el rendimiento del mismo.

Entre las funciones se encuentran:

• Interfaz de usuario para el operador (OpUI) completamente personalizable.

• Una arquitectura abierta para la integración de múltiples herramientas (como es

el caso de MES CamLine).

• Conjunto de herramientas fáciles de aprender para una correcta depuración e

integración en la mayoría de los entornos de prueba y manufactura.

TestExec contiene 4 herramientas que facilitan la creación del Testplan al desarrollador:

1. Editor de Testplan.

Permite examinar y modificar el contenido del Testplan. Este editor permite también

realizar depuraciones, como puede observarse en la Figura 10.

Figura 10. Editor de Testplan [24].

28

2. Secuencia definida por el usuario.

El editor de la librería de secuencias puede crear y editar secuencias locales o librerías

de secuencias ejecutadas por una declaración de "Llamada" (Call).

3. Editor de definición de acción.

Esta es la herramienta principal utilizada para desarrollar acciones, los cuales son los

bloques de construcción fundamentales durante la creación de pruebas. Tiene la

opción de usar la biblioteca de acciones que viene con TestExec SL o de programar

código propio usando una variedad de lenguajes compatibles, entre los que se

encuentran: C / C ++, Keysight VEE y NI LabView, como se observa en la Figura 11.

Figura 11. Editor de Definición de Acción [24].

4. Editor de Topología.

El editor de topología se utiliza para definir conexiones con equipos para que puedan

comunicarse con TestExec SL, como puede observarse en la Figura 12. Esto hace que

TestExec SL conozca los módulos de hardware disponibles como recursos durante las

pruebas [24].

29

Figura 12. Editor de Topología [24].

Al ser TestExec el secuenciador utilizado en la línea de producción, el código/secuencia

se realizará para ser ejecutado en el mismo y que pueda interactuar con los periféricos

pertinentes para que la línea pueda fallar la unidad mediante MES CamLine de ser que

no se alcance el torque necesario de .7 Nm con una tolerancia de +/- 10% y que pueda

parar la línea de acuerdo a la metodología Jidoka si es que se tiene más rechazos de los

permitidos en un lapso de tiempo.

2.8 JIDOKA AUTOMÁTICO EN OTRAS TECNOLOGÍAS

Como cierre a este capítulo, y con el fin de englobar los conceptos y fundamentos

previamente descritos, se concluye lo siguiente. Continental, empresa de ramo

automotriz donde se realizará el proyecto, debe de alinearse a los estándares

internacionales automotrices para satisfacer los criterios de calidad mínimos requeridos

para su manufactura. Entre las diversas metodologías para cumplir estos requerimientos

se encuentra el Jidoka, el cual tiene la finalidad de avisar y detener el proceso cuando

existe un desperfecto en el mismo hasta que se haya corregido. Las empresas dedicadas

a la manufactura electrónica, sea esta automotriz o no, actualmente tienen estaciones

con la metodología Jidoka inmersa en su programación. A continuación, se enlistan

algunos ejemplos de estaciones que actualmente existen en Continental y que utilizan

la metodología Jidoka:

30

• Líneas SMD, Dispositivos de Montaje Superficial (Surface-Mount Device por sus

siglas en inglés). Son capaces de notificar si existe algún material faltante para el

montaje de las tarjetas electrónicas y parar la línea hasta que se realice su

abastecimiento correcto. A su vez también puede detectar desviaciones en el

sistema, como cortos de soldadura, componentes desplazados o inclusive

unidades atoradas en el conveyor. Es de vital importancia que Jidoka opere en

este proceso, ya que la mayor parte de los procesos se encuentran a una larga

distancia de las líneas SMD. De haber un problema de calidad originado en este

proceso, se tendría que invertir recursos y tiempo para lograr hacer una

contención adecuada. Adicional a Jidoka, muchas otras herramientas de Lean

Manufacturing operan en esta operación esencial en la industria automotriz [25].

• Estaciones ICT, Prueba en Circuito (In Circuit Test por sus siglas en inglés). Tienen

la capacidad de detener la prueba ejecutada si detecta determinado número

de errores por componente o circuito. Asimismo, lleva un registro de voltajes y

corrientes en determinados puntos de prueba, pudiendo parar la línea si

encuentra un patrón estadístico que muestre que eventualmente el proceso se

saldrá de control.

• Estación de Prueba Final. Generalmente esta estación se encuentra al final del

proceso y realiza una serie de pruebas al producto terminado para verificar su

funcionamiento general. Utiliza desde cámaras para detectar patrones en los

displays hasta micrófonos para validar el sonido de las alarmas. De igual manera,

se encuentran programadas para parar la línea si se detecta alguna anomalía

en los resultados de prueba.

Como puede observarse, son distintas las maneras en las que es utilizado el sistema

Jidoka a lo largo del proceso de manufactura. En algunas tecnologías es más fácil su

adaptación que en otras, pero los fundamentos los mismos. El acercamiento que se

pretende realizar con este proyecto, es llevar las lecciones aprendidas de otras

tecnologías y estaciones para poder establecer un control autónomo de una estación

que actualmente depende completamente del criterio del operador y que ha resultado

en rechazos por parte del cliente.

31

3. PROCEDIMIENTO DE INVESTIGACIÓN

3.1 ANÁLISIS DEL PROBLEMA MEDIANTE METODOLOGÍA 8D

De acuerdo a lo descrito en el capítulo 2.2, la problemática reportada por el cliente se

abordó mediante una metodología de solución de problemas estructurada 8D. En la

Figura 13 se muestra de manera general cual es procedimiento que se seguirá para la

presente investigación.

Figura 13. Diagrama de flujo del procedimiento de investigación.


3.1.1 D1 (Ejecución) Formación de un equipo de expertos

El equipo está conformado por los miembros del equipo central del proyecto del módulo

de control, así como áreas de soporte como lo son el ingeniero de pruebas, ingeniero

residente de cliente y el ingeniero del centro técnico, área que se encarga de la

instalación de nuevos equipos y sistemas. Mediante la conformación de un grupo

multidisciplinario se espera obtener un mejor análisis y por ende mejores propuestas de

acciones correctivas.

32

Tabla VI. Miembros del equipo de trabajo.

Rol Nombre Función Autor 8D Cesar Arturo Sanchez Ingeniero de Calidad

Revisor 8D Olivia Cornejo Supervisor área calidad Miembro 8D Armando Zúñiga Ingeniero de Producto Miembro 8D Jorge Dávila Planeador de Manufactura Miembro 8D Alfonso Quirarte Líder de Proyecto Miembro 8D Benjamín Rubio Ingeniero de Pruebas Miembro 8D Martin Sánchez Ingeniero del Centro Técnico Miembro 8D Jorge Cruz Ingeniero Residente de Cliente


3.1.2 D2 (Ejecución) Definición del problema

El reporte que el cliente nos otorgó acerca de la unidad describe que ésta presenta

“efecto sonaja” al moverla o agitarla, lo cual podría deberse a cualquiera de las

siguientes causas: un componente electrónico se fracturó y se encuentra suelto o que el

tornillo se encuentra flojo.

Normalmente cuando ocurre un rechazo de cliente el procedimiento es solicitar la

unidad de regreso a la planta para posteriormente ser analizada, sin embargo, el equipo

consideró que era preferible aclarar el problema lo antes posible para realizar las

acciones de contención adecuadas. Por este motivo se optó por enviar al ingeniero

residente a la planta de cliente quien, tras su visita, nos confirmó que la falla era debido

al tornillo flojo, tal y como se muestra en la Figura 14.

Figura 14. Evidencia de la unidad abierta por tornillo suelto.


33

Una vez aclarado el motivo por el cual el cliente rechazó la unidad, se procedió a definir

el alcance del problema, esto con el objetivo de acotarlo y ejecutar acciones de

contención contundentes y en el menor tiempo posible.

La tabla presentada a continuación se elaboró por el equipo de trabajo con la

información obtenida del serial de la unidad, el cual puede ser rastreado a través del

sistema de trazabilidad de Continental, otorgando información tal como:

• Fecha de Manufactura.

• Turno y hora cuando se realizó la última inspección a la unidad.

• Problemas suscitados durante el proceso.

• Estaciones por las que se procesó.

Tabla VII. Análisis Es/No Es para definción del problema.

ES NO ES DISTINCIONES CAMBIOS

QUÉ

Módulo de control con

efecto sonaja ocasionado por tornillo

suelto.

Módulo de control con

efecto sonaja ocasionado

por componente

suelto.

La falla no es ocasionada por colisiones en los componentes.

El tornillo suelto se ocasiona por otros

motivos diferentes a colisiones, por ejemplo,

debido a torque.

QUIÉN

La unidad se reportó en la planta A del

cliente.

En las plantas B o C del cliente.

Las unidades enviadas a la planta de A fueron

ensambladas durante el 5to turno. Para las plantas B y C

fueron ensambladas durante los demás turnos.

El embarque se retrasó, por lo que se realizó un

inventario, donde se retuvo la unidad que fue

enviada a la planta A.

DÓNDE

El problema se observó en la planta A del cliente, en la

línea de ensamblaje,

En Continental Periférico o en las plantas B o C del cliente.

Las unidades enviadas a la planta de A fueron

ensambladas durante el 5to turno. Para las plantas B y C

fueron ensambladas durante los demás turnos.

El embarque se retrasó, por lo que se realizó un

inventario, donde se retuvo la unidad que fue

enviada a la planta A.

CÚANDO

Fue reportado el día 22 de

diciembre de 2018.

El día que la unidad fue

construida, el 19 de

diciembre de 2018.

La unidad fue detectada hasta que iba a ser ensamblada en el camión, no pudo ser detectada

en las instalaciones de Guadalajara periférico.

El defecto ocurrió después del ensamble

de la unidad, posiblemente por

vibraciones posteriores.

CÚANTO

1 unidad reportada en

la planta A del cliente

150 unidades que fueron

enviadas a la planta A.

Las unidades fueron sorteadas sin encontrar ningún defecto

adicional.

La unidad sufrió un manejo o estrés

diferente a las demás, adicional al posible

problema con el torque. Fuente: Elaboración propia.

34

3.1.3 D3 (Ejecución) Implementación de acciones de contención

Con la información recopilada en la tabla anterior se puede dictaminar que el evento

debe ser tratado como un incidente aislado y que la afectación solo contempla 1

unidad mal atornillada. El siguiente paso en la metodología consiste en contener el

problema para que no existan futuras afectaciones con el cliente. Es importante aclarar

que las siguientes acciones no serán permanentes y que solo serán efectivas hasta que

se haya encontrado la causa raíz que originó la desviación en el proceso y que éste se

haya corregido en su totalidad.

A continuación, se enlistan las acciones de contención que se tomaron:

1. Cambio en el procedimiento de retrabajo. Con el fin de evitar futuras recurrencias de

tornillo suelto o flojo, se les solicitó a los operadores que, una vez que las unidades

hayan sido desatornilladas por cualquier motivo, las tapas inferiores del ensamble, así

como el tornillo, deben de irse a scrap y no reutilizarse.

2. Añadir prueba de sonaja realizada por el operador. Se le solicitó al operador que,

una vez que la unidad haya sido cerrada con ambas tapas y atornillada, realice la

prueba de sonaja al ensamble, el cual consiste en agitar la unidad para detectar si

se escucha algún sonido.

3.1.4 D4 (Ejecución) Análisis de causa raíz

Una vez contenido el problema, el equipo de trabajo procedió a realizar el análisis para

determinar la causa raíz que originó el problema. Utilizando la información recopilada

en D2 se realizó una lluvia de ideas entre los integrantes sobre los posibles modos de falla

que pudieran suceder en la línea de producción. Estas ideas se plasmaron en un

diagrama de Ishikawa para una mejor visualización.

Una a una las ideas se fueron descartando, ya sea porque no se pudo replicar la falla o

porque se contaba con la información que descartaba la hipótesis. Para facilidad del

lector, aquellas causas descartadas son marcadas con una cruz y las que tienen

posibilidad con una flecha, como se muestra en la Figura 15.

35

Figura 15. Posibles causas mediante diagrama de Ishikawa.


1. Causas descartadas.

• Las especificaciones de torque no son correctas. La información referente al torque

cuadra con la especificación otorgada por cliente, como se observa en la Figura

16.

Figura 16. Especificación de torque.

Fuente: Dibujos de especificaciones del cliente.

36

• La medición de SPC no se realizó. La medición se realizó el 18 de diciembre, y la

unidad se construyó el 19. Los datos recabados en el SPC no mostraron

anormalidades en el proceso, como se muestra en la Figura 17.

Figura 17. Registro de muestreo SPC.

Fuente: Elaboración propia con datos obtenidos.

• Torquímetro utilizado para SPC no está calibrado. El equipo se encontraba

calibrado al momento de realizar la medición, como se muestra en la Figura 18.

Figura 18. Etiqueta de calibración.

Fuente: Evidencia tomada de piso de producción.

• Tornillo fuera de especificación. El dimensional realizado por el laboratorio no

muestra que el tornillo se encuentre fuera de las tolerancias permitidas, como se

muestra en la Figura 19.

Figura 19. Dimensional de Tornillo.

Fuente: Resultados de laboratorio.

37

• Tapas plásticas fuera de especificación. El dimensional realizado por el laboratorio

no muestra que las tapas se encuentren fuera de las tolerancias permitidas, como

se muestra en la Figura 20.

Figura 20. Dimensional orificio para tornillo en la tapa.

Fuente: Resultados de laboratorio.

• Mantenimiento no realizó ajustes después de SPC incorrecto. No se realizaron ajustes

puesto que no fue necesario intervenir el equipo, como se muestra en la Figura 21.

Figura 21. SPC revela proceso dentro de control.

Fuente: Registros de sistema Datalyzer.

38

• Cambio de temperatura. La recalificación anual donde se somete a la unidad a

diversas pruebas para garantizar su funcionamiento correcto se encontraba vigente

como se muestra en la Figura 22.

• Vibraciones posteriores. La recalificación anual donde se somete a la unidad a

diversas pruebas para garantizar su funcionamiento correcto se encontraba vigente


Figura 22. Resultados de recalificación anual.

Fuente: Registros internos de Continental.

2. Posibles causas.

• Operadores reutilizaron material. No existe manera de comprobar si el ensamble fue

hecho a partir de material reutilizado, sin embargo, es posible utilizarlo.

• Operador no realizó prueba “sonaja”. No existe manera de comprobar si la prueba

fue omitida puesto que no se lleva ningún registro.

• Operador no utilizó estación para atornillar. No existe manera de evitar que el

operador tome la unidad y la atornille él mismo utilizando un desarmador en lugar

de colocarla en el atornillador.

• Ingeniero de calidad omitió revisión de SPC. No existe manera de comprobar que el

ingeniero haya omitido la revisión de SPC, puesto que no se lleva ningún registro. Sin

embargo, para este caso en particular, la medición SPC no presentaba

anormalidades en el proceso.

• El monitoreo semanal de SPC no es suficiente. Esta situación en particular demuestra

que el monitoreo semanal no es capaz de detectar 100% las desviaciones en el

39

proceso, ya que, aunque la medición no presentó anormalidades, se tuvo la

ocurrencia de la falla.

• Se utilizó desarmador en lugar de atornillador neumático. Si el desarmador fuese

utilizado en lugar del atornillador neumático se aplicaría un torque completamente

diferente al especificado.

• La estación no es capaz de detectar material reutilizado. No se tiene control sobre

la materia prima utilizada en el ensamble, no es posible determinar si ya ha sido

utilizada anteriormente.

• Es posible omitir estación de atornillado y utilizar desarmador. Es posible omitir la

utilización de la estación puesto que no se encuentra ligada al sistema de

trazabilidad.

• La estación no es capaz de detectar el torque correcto. Aunque se le configura al

atornillador el torque nominal deseado, no hay manera de determinar si el torque

final que está siendo aplicado es el deseado.

• La estación no falla la unidad, aunque se encuentre desviada de especificación.

Aunque se alcance un torque fuera de la especificación la estación no fallara la

unidad, por lo que el operador puede continuar con el siguiente paso del proceso

sin problema.

El siguiente paso en la metodología es realizar el 5 por qué sobre la causa general

encontrada a partir del diagrama de Ishikawa, siendo las últimos por qué las causas

raíces, como se muestra en la Tabla VIII.

Tabla VIII. Análisis 5 por qué.


Enunciado ¿Por qué 1? ¿Por qué 2? ¿Por qué 3? ¿Por qué 4? ¿Por qué 5?

El efecto sonaja reportado por el cliente es debido a un tornillo suelto

por un mal atornillado en la

línea de ensamble final.

¿Po

r q

ué

o

cu

rrió

? El tornillo quedó suelto

dentro del ensamble.

No se llegó al torque

especificado.

Las cuerdas de la tapa se

vencieron por lo que el tornillo no

sujeta ambas partes del ensamble.

Las tapas fueron

atornilladas más de 1

vez.

La unidad fue retrabajada

y se reutilizaron las tapas.

¿Po

r q

ué

no

fue

d

ete

cta

do

?

La desviación no pudo ser detectada

por la estación de atornillado.

La estación no es capaz de indicar el

torque alcanzado.

No se cuenta con torquímetro en la estación ingresado al

sistema de traza MES CamLine.

40

3.1.5 D5 (Ejecución) Seleccionar Acciones Correctivas

Habiendo encontrado las causas raíces de Ocurrencia y Detección se procedió a

proponer posibles acciones de corrección para éstas, de las cuales las siguientes son las

que serán finalmente implementadas:

1. La unidad fue retrabajada y se reutilizaron las tapas.

• Mandar a scrap ambas tapas y tornillo. Se determinó que es la manera más fácil

de garantizar que las cuerdas en las tapas no se hayan vencido por el número de

veces que se han reutilizado es mandarlas directamente a scrap tras ser abierta

la unidad. Esto quedará plasmado en el instructivo de trabajo de manera que sea

estándar para todos los turnos de trabajo.

• Capacitación a operadores. Para que la nueva instrucción sea clara para todos

los turnos operativos se realizarán capacitaciones al personal indicándoles los

motivos por el cual se tiene esta nueva indicación.

2. No se cuenta con torquímetro en la estación ingresado al sistema de traza MES

CamLine.

A continuación, se presenta el plan en el que consiste dicha implementación:

• Añadir torquímetro a estación. Es necesario poder detectar el torque de cada

unidad que se atornilla en la estación actual de atornillado (véase Anexo A). Este

controlador contendrá los límites de torque especificados y será capaz de

mandar una señal si el torque se encuentra fuera de estos límites.

• Añadir estación de atornillado a sistema MES CamLine. El sistema de trazabilidad

usado en Continental es capaz de controlar el correcto flujo de la unidad que se

encuentra siendo procesada, de manera que si uno de los procesos ha sido

omitido evitar que ésta se procese.

• Añadir Jidoka a la estación de atornillado. La metodología Jidoka establece que

después de determinado número de fallas la línea debe de pararse y tomarse las

medidas correctivas pertinentes, esto con el objetivo de evitar retrabajos y otros

tipos de desperdicios. En este caso la línea será autónoma, puesto que de manera

automática parará la línea y notificará a los técnicos de calidad de la situación

después de que se hayan presentado 3 torques fuera de especificación. Una vez

efectuadas las correcciones, el técnico de calidad podrá retirar la bandera

Jidoka y permitir que la producción continúe.

41

Será necesario tener una interfaz gráfica de usuario para comunicar los estados en los

que se encuentra la estación con el objetivo de poder tomar las decisiones adecuadas.

La interfaz gráfica será diseñada en uno de los módulos disponibles del secuenciador

Testexec, mismo en el cual se establecerá la lógica tras la cual el sistema va a operar. El

sistema operativo con el que funciona actualmente MES CamLine en Continental es

Windows 7, por lo que tanto la interfaz gráfica, como la secuencia que será programada,

será escrita para ser compatible con este sistema operativo. El objetivo primordial de la

interfaz gráfica será solamente comunicar el estado actual del sistema al usuario, por lo

que esta consistirá únicamente de uno o dos botones para aceptar o cerrar las

ventanas. En las Figuras 23 y 24 se pueden observar los bosquejos de las mismas.

Figura 23. Interfaz indica que el torque es correcto.


Figura 24. Interfaz indica que el torque es incorrecto.


42

A continuación, se presenta el diseño detallado de software de acuerdo al estándar

IEEE-890 con el cual la estación operará.

3.1.5.1 Tablas de requerimientos

En la Tabla IX se presentan los requerimientos necesarios para la secuencia de operación

en la que se ingresa una unidad a la estación de atornillado.

Tabla IX. Tabla de requerimientos Torque_001.

TORQUE_001 Ingresar unidad a estación

Versión Versión 1

Autores Cesar Sanchez

Fuentes NA

Objetivos asociados

Ingresar unidad a estación de atornillado para colocar tornillo

Descripción Usuario coloca unidad en estación para que pueda ser atornillada mediante atornillador electroneumático.

Precondición Unidad preensamblada con ambas tapas.

Secuencia Normal

Paso Acción 1 Usuario coloca unidad en fixtura. 2 Usuario escanea unidad. 3 Sistema despliega mensaje de aprobación.

Postcondición Serial guardado en registro.

Excepciones Paso Acción 1 No se lee el serial de manera correcta. 2 Sistema comunica error a usuario. 3 Usuario vuelve a ingresar serial.


Una vez ingresada la unidad, esta debe de ser validada para verificar que se han

realizado los procesos anteriores de manera correcta, como se muestra en la Tabla X.

43

Tabla X. Tabla de requerimientos Torque_002.

TORQUE_002 Validar flujo de MES CamLine

Versión Versión 1


Fuentes NA

Objetivos asociados

Validar que la unidad se haya procesado de manera adecuada por los procesos anteriores.

Descripción Utilizando el serial escaneado, la estación busca en el sistema de trazabilidad. Si la unidad tiene el pase de la última estación, activa bandera de aprobación.

Precondición Haber escaneado el serial.

Secuencia Normal

Paso Acción 1 Sistema toma serial y lo guarda en registro. 2 Sistema entra en módulo de MES. 3 Sistema realiza check-in. 4 Sistema valida check-out del proceso anterior. 5 Sistema activa bandera de aprobación.

Postcondición Bandera de MES CamLine activado.

Excepciones Paso Acción 1 Validación resulta en error. 2 Mostrar ventana de error a usuario.


De darse la condición de una verificación exitosa, el atornillador colocará el tornillo,

como se muestra en la Tabla XI.

Tabla XI. Tabla de requerimientos Torque_003.

TORQUE_003 Realizar atornillado

Versión Versión 1


Fuentes NA

Objetivos asociados

Atornillar unidad.

Descripción Estación activa atornillador y coloca tornillo uniendo el subensamble de las 2 tapas y el PCB.

Precondición Tener pase de MES CamLine.

Secuencia Normal

Paso Acción 1 Sistema activa atornillador 2 Sistema baja pistón. 3 Sistema atornilla hasta llegar a final de carrera. 4 Sistema regresa pistón.

Postcondición Realizar validación torque

Excepciones Paso Acción 1 Tornillo no colocado. 2 Mostrar ventana de error a usuario.


44

Una vez colocado el tornillo, el sistema deberá de realizar la verificación correspondiente

de torque, como se muestra en la Tabla XII.

Tabla XII. Tabla de requerimientos Torque_004.

TORQUE_004 Realizar comparación de torque.

Versión Versión 1


Fuentes NA

Objetivos asociados

Validar torque.

Descripción Estación realiza muestreo de torque y se compara contra límites previamente establecidos.

Precondición Haber realizado atornillado.

Secuencia Normal

Paso Acción 1 Sistema realiza muestreo de torque. 2 Sistema guarda dato en registro. 3 Sistema compara registro contra valores establecidos. 4 Sistema activa bandera de confirmación

Postcondición Bandera de confirmación de torque.

Excepciones Paso Acción 1 Torque fuera de especificación. 2 Mostrar ventana de error a usuario.


Si se da la condición de que el torque se encuentra dentro de los límites especificados

por el cliente, el sistema procederá a darle el pase de trazabilidad MES CamLine, como

se muestra en la Tabla XIII.

Tabla XIII. Tabla de requerimientos Torque_005.

TORQUE_005 Mostrar pantalla de terminación.

Versión Versión 1


Fuentes NA

Objetivos asociados

Terminar secuencia de atornillado.

Descripción Terminar secuencia de atornillado y dar el pase de MES CamLine para continuar con el siguiente proceso.

Precondición Haber obtenido validación satisfactoria de torque

Secuencia Normal

Paso Acción 1 Sistema realiza check-out en MES CamLine. 2 Sistema suelta fixtura de sujeción. 3 Sistema muestra pantalla de terminación. 4 Usuario retira unidad de fixtura.

Postcondición Check-out en MES CamLine

Excepciones Paso Acción 1 Check out en MES CamLine no se realiza. 2 Mostrar ventana de error a usuario.


45

Por el contrario, si la verificación de torque resulta incorrecta, se activará la bandera de

pausa, parando la línea y notificando el paro, como se observa en la Tabla XIV.

Tabla XIV. Tabla de requerimientos Torque_006.

TORQUE_006 Pausa del sistema.

Versión Versión 1


Fuentes NA

Objetivos asociados

Parar línea y notificar paro.

Descripción Si la bandera de pausa se activa porque la validación contra los límites de control de torque resultó incorrecta, pausar equipo.

Precondición Comparación realizada y resultada en fallida.

Secuencia Normal

Paso Acción 1 Sistema muestra mensaje en pantalla de paro de línea. 2 Sistema manda señal de paro Jidoka al portal. 3 Sistema para Testplan. 4 Sistema manda mensaje a técnicos de calidad. 5 Sistema libera unidad de estación.

Postcondición Mensaje de Jidoka enviado.

Excepciones Paso Acción 1 NA


Cuando se hayan realizado los ajustes pertinentes, y el técnico dictamine que se puede

continuar con la operación, entonces se podrá reanudar la línea de producción, como

se muestra en la Tabla XV.

Tabla XV. Tabla de requerimientos Torque_007.

TORQUE_007 Reanudar línea de producción.

Versión Versión 1


Fuentes NA

Objetivos asociados

Reanudar línea de producción y permitir que siga produciendo.

Descripción Una vez desactivado el Jidoka, la línea seguirá produciendo.

Precondición Deshabilitar bandera de pausa.

Secuencia Normal

Paso Acción 1 Técnico escribe contraseña. 2 Sistema deshabilita paro Jidoka. 3 Sistema muestra en pantalla que se puede seguir produciendo.

Postcondición Regresar a menú inicial

Excepciones Paso Acción 1 Muestra error por contraseña incorrecta. 2 Usuario cierra ventana. 3 Usuario reingresa contraseña.


46

3.1.5.2 Casos de uso

Como se detalló en las tablas de requerimientos, en la Figura 25 se puede observar la

interacción entre el usuario y el sistema cuando se ingresa una unidad a la estación.

Figura 25. Caso de uso Ingresar unidad a estación.


La Figura 26, a su vez, muestra la secuencia a seguir que el sistema tendrá que realizar

para la correcta verificación del flujo de la unidad.

Figura 26. Caso de uso Validar flujo MES CamLine.


47

La interacción que se tiene por parte del usuario en este proceso es nula, sin embargo,

ocurren varios subprocesos por parte del sistema, como se observa en la Figura 27.

Figura 27. Caso de uso realizar atorniallado.


Una vez más, la verificación del torque ocurre sin necesitar la interacción del usuario, tal

y como se muestra en la Figura 28.

Figura 28. Caso de uso realizar comparación de torque.


Al finalizar el proceso, solo se le pedirá al usuario que retire la unidad, como se puede

observar en la Figura 29.

48

Figura 29. Caso de uso mostrar pantalla de terminación.


En dado caso que el torque no se encuentre dentro de tolerancia, el proceso lo llevará

a cabo el sistema de manera automática, como se muestra en la Figura 30.

Figura 30. Caso de uso pausa del sistema.


Por último, el usuario será el que comience el proceso para reanudar la línea de

producción, seguido de la interacción del sistema, como se muestra en la Figura 31.

49

Figura 31. Caso de uso reanudar línea de producción.


3.1.5.3 Diagrama de estados

La implementación final del sistema dispondrá de diferentes estados, los cuales

cambiaran dependiendo de la situación en la que se encuentre el proceso actual. Para

una mayor comprensión de los mismos, en la Figura 32 se ilustran los mismos, así como los

cambios que tendrán efecto para llegar a ellos.

Figura 32. Diagrama que ilustra los diferentes estados del sistema.


50

3.1.5.4 Diagrama de actividades

Adicionalmente, se muestra en la Figura 33 las actividades que son llevadas a cabo en

cada uno de los estados del sistema. De esta manera puede tenerse un panorama

completo de los subprocesos que tienen lugar para que determinada acción pueda

ocurrir.

Figura 33. Diagrama que ilustra las diferentes actividades del sistema.


3.1.6 D6 (Ejecución) Implementación de Acciones Correctivas

La lógica tras la cual funcionará la estación de acuerdo a las implementaciones que se

mencionaron anteriormente se puede observar en la Figura 34.

51

Figura 34. Flujo de operación de la estación de atornillado.


A continuación, se muestran las evidencias de las acciones correctivas ya

implementadas:

• Mandar a scrap ambas tapas y tornillo. Como se puede observar en la Figura 35, se

realizó una actualización en el procedimiento de retrabajo, de manera que se

indique que ambas tapas, así como el tornillo deben de mandarse a scrap una vez

que la unidad necesite ser abierta por cualquier situación. Este instructivo de trabajo

quedará plasmado en la línea de producción, y los operadores de los 4 turnos

deberán leerlo y plasmar su firma en el reverso del mismo.

52

Figura 35. Procedimiento de retrabajo actualizado.


• Capacitación a operadores. Una vez implementado el nuevo procedimiento de

retrabajo, se procedió a realizar una capacitación presencial a los 4 turnos

operativos, en conjunto con los supervisores y el jefe de calidad, esto con el fin de

presentar la problemática que se tuvo con el cliente, el análisis realizado y las

acciones que se estaban tomando para que la situación no volviera a presentar,


Figura 36. Entrenamiento presencial a operadores y supervisores.


• Añadir torquímetro a estación. Se añadió un torquímetro programable marca Atlas

Copco, el cual es capaz de indicar si el torque aplicado en el tornillo se encuentra

53

fuera de los límites previamente especificados y mandar esa señal a un controlador

para después ser interpretada y ejecutada por el Testplan. La calibración anual será

monitoreada por el equipo de calidad central. En la Figura 37 se muestra la evidencia

del mismo.

Figura 37. Torquímetro programable a valores de torque deseados.

Fuente: Elaboración propia mediante evidencia de piso de producción.

• Añadir estación de atornillado a sistema MES CamLine. Previamente, en el flujo de

MES CamLine, de la estación de programación se pasaba directamente a la estación

de “End Control” o prueba final. Se añadió entre ambas la estación de atornillado,

de manera que obligatoriamente todas las unidades deberán de pasar el correcto

flujo de torque o de otra manera no podrán ser procesadas en la siguiente estación,


54

Figura 38. Estación de atornillado agregado al flujo de trazabilidad.


En la Figura 39 se muestra un ejemplo de cómo aparecerá en el portal de

LineWorks una unidad cuando ha sido correctamente procesada por la estación

de atornillado. En ese caso, se realizó el check-out en atornillado y pudo ser

procesada por la siguiente estación.

Figura 39. Ejemplo de unidad con torque correcto en sistema de trazabilidad.


Por otra parte, en la Figura 40 se ilustra un ejemplo en el cual la unidad falló de

torque en la estación de atornillado y ésta aparece como “Fail”, por lo cual no

podrá ser procesada por la siguiente estación.

55

Figura 40. Ejemplo de unidad con torque incorrecto en sistema de trazabilidad.


• Añadir Jidoka a la estación de atornillado. Como se mostró en la sección 3.1.5 el

objetivo es integrar las reglas de Jidoka, actualmente manuales, a la programación

de la estación. Para lograrlo, se estableció un contador en el flujo de LineWorks, de

tal manera que, al alcanzar el valor de 3 fallas, la estación será movida a la estación

“REPARAR”, impidiendo que cualquier unidad pueda continuar siendo procesada,


Figura 41. Contador de fallas y estación virtual para activar Jidoka.


56

Como se mencionó en la sección 2.8, la metodología Jidoka se encuentra inmersa en la

programación de algunas tecnologías utilizadas en Continental, sin embargo, para los

procesos más sencillos como lo es el atornillado, los controles utilizados son más básicos.

Al implementar la estación “REPARAR” al flujo de trazabilidad, se garantiza que el

proceso no continuará hasta que el técnico de calidad haya intervenido la estación. A

continuación, se muestra la evidencia de cómo funcionará el proceso de paro de línea

Jidoka, iniciando por la falla detectada por el torquímetro, como se muestra en la Figura

42.

Figura 42. Torquímetro detecta torque menor a especificación.


Independientemente del número de fallas que se hayan registrado al momento, la

estación se detiene, libera la unidad y el indicador de parte mala se enciende, como

puede observarse en la Figura 43.

57

Figura 43. Estación falla unidad y muestra alerta a operador.


En condiciones normales, la estación estará esperando que el operador coloque de

nuevo la misma unidad, una vez que el operador haya cambiado las tapas y retirado el

tornillo, o cualquier otra unidad nueva, por lo que es posible seguir procesando, como

se muestra en la Figura 44.

Figura 44. Estación espera siguiente unidad a ser procesada.


Cuando la estación haya registrado 3 fallas, entonces aparte de mostrar la falla de la

unidad como se indicó anteriormente, también mostrará un mensaje al operador

indicando la falla en la operación, como se puede observar en la Figura 45. Al detener

58

el proceso, no se le permite al operador seguir produciendo, por lo que deberá acudir

al técnico de calidad para obtener soporte.

Figura 45. Jidoka se activa y no permite seguir produciendo.


El técnico de calidad a su vez recibe una notificación en su computadora, como se

muestra en la Figura 46, indicando que la estación se encuentra parada y que es

necesario tomar acciones correctivas antes de volver a arrancar la producción.

Figura 46. Notificación a técnico de calidad.


59

Después de que se han llevado acciones para corregir la desviación en la estación, el

técnico es capaz de desbloquear el proceso y el operador podrá continuar con su

operación normal. Se mostrará nuevamente el mensaje de inicialización del proceso


Figura 47. Pantalla de inicialización.


3.1.7 D7 (Ejecución) Efectividad de la implementación

En este paso de la metodología 8D se muestran los resultados obtenidos tras la

implementación de las acciones correctivas. Debido al formato del presente

documento, éstos pueden ser consultados en el Capítulo 4 Resultados.

3.1.8 D8 (Ejecución) Reconocimiento al equipo y lecciones aprendidas

Por último, y para hacer el cierre, se reconoció al equipo de trabajo por su desempeño

en la realización de este análisis 8D. Toda la información recabada se ingresó al sistema

interno de lecciones aprendidas de Continental, de manera que de suscitarse una

situación similar en algún otro proyecto se tengan las bases necesarias para realizar una

correcta ejecución.

60

4. RESULTADOS

Las acciones correctivas se implementaron en julio de 2019, momento tras el cual se han

estado monitoreando los métricos manera mensual para demostrar la efectividad de los

nuevos controles disponibles en la línea. Estos son los resultados obtenidos:

4.1 VALIDACION DE TORQUE AL 100% DE LAS UNIDADES

Debido a que la estación de atornillado se agregó a MES CamLine, es posible

determinar, en cualquier lapso de tiempo deseado, los seriales de las unidades que

pasaron correctamente por la estación. No existe manera en que alguna de las

unidades se salte el proceso de atornillado, por lo que se puede garantizar que el 100%

de las unidades son inspeccionadas antes de ser enviadas al cliente final, cumpliendo

de esta manera las especificaciones requeridas por el cliente.

4.2 EVALUACIÓN DE AMEF

Evaluación de AMEF. De acuerdo al modo de efecto de falla, tanto la ocurrencia como

la detección en este proceso se encontraban inicialmente en un valor 7, lo cual daba

como resultado en un RPN de 392, lo cual indica una alta posibilidad de reincidencia de

fallas. Con las acciones tomadas en el 8D, estos valores disminuyen teniendo un RPN de

63, lo cual garantiza una muy baja reincidencia de acuerdo a los estándares de

Continental, como se puede observar en las tablas XVI y XVII.

Tabla XVI. Tabla que representa el AMEF previo a las implementaciones.

Función Modos de

Falla Efectos

Seve

rida

d

Causas Reales o

Potenciales

Oc

urr

en

cia

Diseño de controles

De

tec

ció

n

RPN

Atornillado de unidad

Unidad se atornilla con

torque diferente al

especificado

El ensamble se abre

posteriormente por tornillo

suelto

7

No se utiliza la estación adecuada

para atornillar la

unidad

7

Las estaciones posteriores no son capaces

de detectar el torque

7 392


Tabla XVII. Tabla que representa el AMEF posterior a las implementaciones.

61

Función Modos de

Falla Efectos

Seve

rida

d

Causas Reales o

Potenciales

Oc

urr

en

cia

Diseño de controles

De

tec

ció

n

RPN

Atornillado de unidad

Unidad se atornilla con

torque diferente al

especificado

El ensamble se abre

posteriormente por tornillo

suelto

7 Se reutiliza material

retrabajado 3

Torquímetro no se

encuentra calibrado de acuerdo al plan anual

3 63


4.3 INCIDENTES CON CLIENTE

Durante 2019 solo se tuvieron 2 rechazos con cliente debido a efecto sonaja en la

unidad, los cuales se presentaron durante enero y febrero, como puede observarse en

la Figura 48. Este resultado representa una mejora del 81.8% con respecto al año 2018

hablando solamente de incidentes debido a tornillo suelto, puesto que, como se observa

la Figura 49, este tipo de fallas solo representa el 10% del total de las fallas presentadas.

Figura 48. Se reportaron fallas debido a tornillo suelto en los primeros 2 meses.


62

Figura 49. Las 2 fallas representaron el 10% del total de ellas.


4.4 SCRAP DEL PROYECTO

El resultado de scrap del año 2018 fue 53%. A partir de la implementación de las acciones

correctivas se tuvo un incremento temporal durante los meses de julio y agosto debido

a que ambas tapas se empezaron a mandar a scrap. Conforme se tuvo una mejor

adopción del sistema Jidoka, el porcentaje de scrap ha disminuido, siendo el mes de

diciembre el mejor resultado hasta la fecha y con tendencia a la baja, como puede

observarse en la Figura 50. Tomando en cuenta los últimos 6 meses se tiene un resultado

promedio de 31.3%, siendo una mejora del 41.5% con respecto a lo obtenido el año

anterior.

Figura 50. Tendencia de porcentaje de scrap a la baja.


63

4.5 ÍNDICE DE RETRABAJO DEL PROYECTO

El resultado de IDR del año 2018 fue de 41%. De manera similar al scrap, durante los meses

julio y agosto no se notó cambio con respecto a meses anteriores. Después de que se

asimiló el sistema se tuvo un resultado promedio de 24%, resultando una mejora del

41.46% con respecto al resultado del año anterior, como se observa en la Figura 51.

Figura 51. Tendencia de porcentaje de IDR a la baja.


64

CONCLUSIONES

El objetivo general “Implementar un sistema automatizado de regulación de torque,

bajo la metodología Jidoka, para evitar incidentes de calidad con el cliente” se cumple

con el desarrollo expuestas en el capítulo 3, sin embargo, para una mejor comprensión,

se detalla a continuación los resultados obtenidos en cada uno de los objetivos

específicos.

Para el cumplimiento del primer objetivo particular “Medir el torque de cada unidad que

se atornilla en la estación y utilizar esa información para determinar si se encuentra

dentro de los límites requeridos”, dentro de la sección 3.1 se especifica el análisis en torno

al desarrollo e implementación del torquímetro en la estación de atornillado.

El segundo objetivo particular “Implementar los controles necesarios para asegurar que

la estación fue utilizada por el operador durante el proceso de atornillado” se cumple

de acuerdo a los conceptos descritos en la sección 2.6 sobre el sistema MES CamLine de

trazabilidad, así como la implementación del mismo en la sección 3.1.6 de la presente

tesis.

Por último, el objetivo particular “Implementar sistema de paro automático a la estación

de atornillado de manera que ésta pueda detenerse una vez que se hayan acumulado

determinado número de fallas. También deberá ser capaz de notificar a los técnicos de

calidad sobre el estado de la estación” se cumple de acuerdo a los fundamentos de la

herramienta Jidoka descritos en la sección 2.3, así como su implementación en la

sección 3.1.6.

Por su parte la hipótesis sostiene que un sistema automatizado de regulación de torque,

bajo la metodología Jidoka, disminuirá el 80% de incidentes de calidad reportados por

tornillo suelto con respecto al año anterior. De acuerdo a los resultados obtenidos en el

capítulo 4.3 se puede confirmar esta hipótesis, puesto que a lo largo del año no se

tuvieron recurrencias por parte del cliente en torno a este tema, siendo una mejora del

81.8% con respecto a los resultados del año anterior.

65

A su vez, con la implementación de este proyecto algunos métricos secundarios, como

el scrap y el índice de retrabajo IDR, tuvieron una mejora con respecto al resultado del

año anterior para unidades abiertas por torque incorrecto, como se pudo observar en

los capítulos 4.4 y 4.5, donde se demuestra que durante los 6 meses posteriores a la

implementación se tuvo una reducción de scrap del 41.5% y una mejora en el IDR de

41.46% con respecto a los resultados obtenidos en el año anterior.

La realización de la presente tesis dio pie a la publicación de un artículo basado en la

información obtenida de este proyecto, dando a conocer las ventajas obtenidas de la

utilización de la metodología Jidoka, tema que lamentablemente no ha sido

diversificado en otros artículos científicos (véase el Anexo B) [26].

Como conclusión final se puede establecer que la implementación del sistema

automatizado de regulación de torque bajo la metodología Jidoka es un concepto que

puede ser llevado a la práctica a cualquier otro proceso. Este trabajo, así pues,

constituye un avance en torno a la sustitución de los controles estadísticos que

actualmente se utilizan en diversos procesos de Continental por controles autónomos

basados en metodología Jidoka.

66

APORTACIÓN DE LA TESIS

La elaboración de la presente tesis muestra cómo la utilización de herramientas de

mejora continua en procesos industriales resulta en beneficios para la calidad de los

productos manufacturados y para los métricos generales de la empresa. Esta

investigación ha servido como punto de referencia para otros proyectos internos dentro

de la empresa Continental, como lo son dispositivos de hermeticidad, ensamble de

motores, prensado de diales y hasta soldado de partes plásticas, los cuales, aunque

diferentes en tecnología y operación, pudieron ser adaptados a la metodología Jidoka

siguiendo la ejecución descrita en la presente tesis, obteniendo de esta manera, buenos

resultados para los mismos. Cabe resaltar que el Jidoka implementado no

necesariamente ha seguido la misma automatización que el presentado en la tesis, pero

la manera en que se ha ejecutado y adaptado de acuerdo a las necesidades inherentes

del proceso se ha realizado siguiendo el proceso de solución de problemas estructurado

8D que se presentó en el presente documento, demostrando de esta manera su validez

como procedimiento estandarizado.

67

APORTACIÓN SOCIAL DE LA TESIS

La presente tesis aporta al lector distintas maneras de cómo abordar una problemática

presentada, y diferentes caminos para llegar a una solución concreta. Este documento

pretende incentivar, de esta manera, a cualquier persona a mejorar los procesos

productivos dentro de su compañía con el único objetivo de volverlos más eficientes.

Esta investigación aporta, a su vez, el conocimiento sobre herramientas de mejora

continua, alentando al lector buscar aquellas operaciones deficientes que puedan

optimizarse, mantener aquellas que funcionan adecuadamente y eliminar todas

aquellas que no agregan valor, fomentando de esta forma el pensamiento estratégico

en los distintos niveles operativos dentro de una organización.

68

RECOMENDACIONES

Después de haber analizado los resultados obtenidos, así como el procedimiento

realizado, se hacen las siguientes recomendaciones con el fin de poder aplicar el

conocimiento adquirido en el presente trabajo en futuros proyectos:

• La correcta ejecución durante el análisis de algún problema conllevará una correcta

implementación de acciones correctivas. Al utilizar una metodología de solución de

problemas estructurada, como lo es la metodología 8D, se tiene una manera más

organizada de estudiar y analizar los datos, lo cual resultará en acciones que

impacten positivamente en la mejora de los procesos.

• En ocasiones los resultados no parecen ser evidentes al principio, como lo fue en el

caso de los métricos de scrap e IDR, los cuales tuvieron un peor desempeño durante

los primeros meses, sin embargo, hay que recordar que en ocasiones los sistemas no

se adoptan con facilidad en la cadena de suministro.

• En la manera en los procesos puedan ser más independientes de las decisiones que

toma el operador, mejores son los resultados obtenidos. En este caso en particular

fueron 3 los métricos que han resultado beneficiados con la implementación de un

sistema autónomo basado en la metodología Jidoka, pudiendo ser inclusive más

dependiendo del proceso en el cual se implemente.

69

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

[1] OLIVARES, D. Los indicadores mundiales, las necesidades actuales de los sistemas de

gestión en la industria automotriz y las tecnologías de información. En: Tecnotrend, 2018.

No. 4, p.10-11.

[2] IZAGUIRRE, J. & PÁRRAGA, M. Aplicación de las metodologías 8D y AMFE para reducir

fallos en una fábrica de refrigeradoras. En: Industrial Data, 2017. Vol. 20, No. 2, p. 62.

[3] GISBERT, A. Lean Manufacturing. Qué es y qué no es, errores en su aplicación e

interpretación más usuales. En: 3C Tecnología, 2015. Vol. 4, No. 1, p. 44-45.

[4] QUESADA, H., BUEHLMANN, U. & ARIAS, E. Pensamiento Lean: Ejemplos y aplicaciones

en la Industria de producción de Madera. En: Virginia Cooperative Extension, 2018.

Publicación 420-002S, p. 1-2.

[5] GASPAR, J. Implementación de una metodología basada en manufactura esbelta

para el arranque de operaciones de una planta automotriz. En: Nthe, 2019. No. 25, p. 4.

[6] SARRIA, M., FONSECA, G. & BOCANEGRA, C. Modelo metodológico de

implementación de lean manufacturing. En: Revista EAN, 2017. No. 83, p. 55.

[7] DEL TORO, F. Lean Manufacturing Aplicado al Armado de Partes Móviles en la Industria

Automotriz. Tesis de Licenciatura Inédita, Universidad Nacional de Córdoba, 2017.

[8] ABED, A. Adjust Jidoka Occupational Fatigue Factors to Reduce Idle Times and

Defects Using Data Mining (case study). En: The Egyptian International Journal of

Engineering Sciences & Technology, 2016. No. 2, p. 313-315.

[9] ARRIETA, J. Interacción y conexiones entre las técnicas 5s, SMED y Poka Yoke en

procesos de mejoramiento continuo. En: Tecnura, 2007. No. 20, p. 140-141.

70

[10] HERNANDEZ, T., GOMEZ, K., IBARRA, G., VARGAS, M. & MAYNEZ, A. Implementación

de Poka-Yoke en herramental para disminución de ppms en estación de ensamble. En:

CULCyT, 2018. No. 64, p. 58-60.

[11] MUÑOZ, I. & PEÑALVA, P. Optimización de costes y eficiencia utilizando Lean. En:

Premios Profesor Barea, 2011. No. 9, p. 105-107.

[12] BALLESTEROS, P. Algunas reflexiones para aplicar la manufactura esbelta en

empresas colombianas. En: Scientia et Technica, 2008. No. 38, p. 226-227.

[13] URIBE, A., MOLINA, J., CONTRERAS, F. & ESPINOSA, J. Liderar Equipos de alto

desempeño: un gran reto para las organizaciones actuales. En: Universidad y Empresa,

2013. No. 25, p. 60-62.

[14] JUAREZ, Y., ROJAS, J., MEDINA, J. & PÉREZ, A. El enfoque de sistemas para la

aplicación de la manufactura esbelta. En: Científica, 2011. No. 1, p. 36-38.

[15] VERA, R., ALVARADO, L., GONZALEZ, D. & ARMAS, J. Tecnología inalámbrica aplicada

a un sistema Andon: inmersión de las PYMES a la Industria 4.0. En: Aristas: Investigación

Básica y Aplicada, 2019. No. 14, p. 172-173.

[16] ORTIZ, M. & FELIZZOLA, H. Metodología miceps para control estadístico de procesos:

caso aplicado al proceso de producción de vidrio templado. En: Prospect, 2014. No. 2,

p. 73-75.

[17] DOWN, M., CVETKOVSKI, P., KERKSTRA, T. & BENHAM, D. Statistical Process Control

(SPC). Estados Unidos: AIAG, 2005.

[18] ORTIZ, Y., GONZALEZ, I. Control estadístico de procesos en organizaciones del sector

servicios. En: Respuestas, 2018. Vol. 23, no. S1, p. 43-46.

[19] MONTALBAN-LOYOLA, E., ARENAS-BERNAL, E., TALAVERA-RUZ, M. & MAGAÑA-

IGLESIAS, R. Herramienta de mejora AMEF (Análisis del Modo y Efecto de la Falla

71

Potencial) como documento vivo en un área operativa. Experiencia de aplicación en

empresa proveedora para Industria Automotriz. En: Revista de Aplicaciones de

Ingeniería, 2015. Vol. 2, No. 5, p. 231-233.

[20] DOWN, M., BROZOWSKI, L., YOUNIS, H. & BENEDICT, D. Potential Failure Mode & Effects

Analysis (FMEA). Estados Unidos: AIAG, 2008.

[21] SALAZAR, V. Análisis de la integración de los sistemas MES – ERP en industrias de

manufactura. En: 7th Latin American and Caribbean conference for Engineering and

Technology, 2009. Séptima Edición, p. 2.

[22] CORREA, A., MEDINA, P. & CRUZ, E. Identificación y eliminación de generadores de

baja confiabilidad en la captura de datos de un sistema MES en una empresa de

alimentos en el Valle del Cauca. En: Revista Avances en Sistemas e Informática, 2011.

Vol. 8, No. 3, p. 92-93.

[23] LineWorks WIP. CamLine, © 2020 [consulta: 03 enero 2020]. Disponible en

https://www.camline.com/en/products/lineworks/production-logistics/lineworks-

wip.html

[24] TestExec SL Software. Keysight Technologies. © 2000-2020 [consulta: 03 enero 2020].

Disponible en https://www.keysight.com/en/pd-359651/testexec-sl-

software?cc=MX&lc=spa

[25] NEGRU, G. & PUGNA, A. Improving process performance through lean

manufacturing. En: Annals of the Oradea University, 2013. No. 1, p. 238.

[26] SANCHEZ, C. Autorregulación de torque fuera de especificación mediante

metodología jidoka de paro de línea de producción. En: Academia Journals, 2020. Vol.

12, No. 1, p. 1638.

ANEXOS

ANEXO A. CARACTERÍSTICAS DE LA ESTACIÓN

ANEXO B. ARTÍCULO PUBLICADO

aplicaciÓn de la metodologÍa jidoka para evitar …

Documents