Principios de Calidad en las Fabricas Inteligentes, en el marco de la Industria 4.0

Desde siempre, la calidad en los productos y/o servicios que ofrecemos y/o adquirimos, ha sido la principal preocupación para nosotros los consumidores.

Por esto, la calidad importa. Muchos fabricantes le dirán que la mala calidad afecta todos los niveles. También le dirán que las consecuencias de la mala calidad van en aumento y que las redes sociales pueden hacer que los problemas de calidad sean devastadores para la marca de un OEM.

También le dirán que están luchando por responder. ¿El problema? Si bien las consecuencias de la baja calidad están aumentando, también lo están las presiones sobre los márgenes. Ésto significa que los presupuestos son ajustados y pocos pueden responder de manera tradicional. Por ello, los fabricantes inteligentes deben pensar de manera diferente.

Los costos de la calidad van en aumento

Más allá del impacto de la marca, la baja calidad tiene un impacto real y en algunos casos preponderante en los resultados. Debemos desechar o reelaborar los productos defectuosos que pueden afectar las medidas de Efectividad General del Equipo (OEE por sus siglas en inglés) y conducir a la ineficiencia de la planta. Los desafíos solo aumentan una vez que un producto defectuoso sale de la fábrica. La creciente complejidad de la cadena de suministro deriva en productos cada vez más costosos de encontrar y recordar.

Flex, uno de los fabricantes de productos electrónicos más grandes del mundo, estima que por cada dólar gastado en la creación de productos, invierten cien dólares creando soluciones a problemas de calidad.

Esto es increíble. Las soluciones pueden incluir el seguimiento del análisis de la causa raíz para identificar problemas en sentido ascendente con las entradas de materia prima, o descendentes con el proceso de fabricación. También puede significar volver al desarrollo del producto, para comprender cómo el diseño del producto contribuye a la calidad.

Diferentes industrias, diferente impacto en la calidad

La implicación de la mala calidad cambia según la industria. Por ejemplo, el volumen importa en la industria de la electrónica. Los fabricantes de equipos originales producen decenas de productos por minuto, lo que significa que un defecto en la carcasa de un teléfono celular o en el ensamblaje de la placa de circuito, puede replicarse cientos de veces antes de que identifiquen y resuelvan el problema.

Esto al final se puede convertir tener en el almacén una gran cantidad de chatarra o tener re-trabajo potencial. Los fabricantes de equipos originales de electrónica inteligente, buscan soluciones que tengan un impacto en la velocidad de inspección. Necesitan identificar rápidamente un problema de calidad, comprender la causa raíz e implementar una resolución antes de que se creen cientos de unidades defectuosas.

Las compañías automotrices tienen un desafío diferente. Aquí los fabricantes de equipos originales se centran en la precisión de fabricación. Los milímetros importan y un alto grado de automatización significa que los equipos mal calibrados, pueden causar variaciones pequeñas pero significativas.

A veces, estas variaciones pueden ser pequeñas, tan pequeñas, que solo los inspectores humanos altamente capacitados con sofisticadas herramientas de prueba pueden detectar la diferencia. Los OEM automotrices inteligentes buscan soluciones que puedan ayudar a los inspectores humanos, a identificar estas pequeñas desviaciones con más precisión.

Los métodos de inspección tradicionales pueden ser costosos, lentos, ineficaces y a veces peligrosos

Las inspecciones manuales tradicionales pueden ser problemáticas. La inspección de calidad es un trabajo de alta presión y la única dependencia de los seres humanos sin nuevas herramientas o métodos, puede ser lenta e ineficaz. Los humanos cometen errores. Nos cansamos y tenemos días malos. Requerimos una capacitación exhaustiva para detectar defectos y volver a capacitarse para mantener el ritmo de los nuevos modelos. Todo esto puede obstaculizar la agilidad, un problema que se intensificó a medida que nuestra fuerza laboral envejece y se retira.

Algunos fabricantes de equipos originales se están volviendo más inteligentes

Los OEM cada vez más inteligentes en una amplia gama de industrias, se están acercando a IBM para entender y mejorar nuevas formas para hacerse aún más inteligentes con su proceso de inspección de calidad. Estas firmas están buscando ayuda para acercar la tecnología, específicamente el Aprendizaje Automático (Machine Learning) y la Inteligencia Artificial (AI por sus siglas en inglés) al problema. Afortunadamente IBM tiene una serie de soluciones que pueden ayudar.

Algunas empresas buscan comprender mejor los factores que contribuyen a la calidad, formulándose preguntas como: ¿Hemos excedido los umbrales de calidad? ¿La temperatura o la humedad juegan un papel importante? ¿Qué pasa con la edad del equipo y los ciclos de mantenimiento? IBM tiene una solución basada en estadísticas llamada Prescriptive Quality, que pesa dinámicamente las variables que pueden contribuir a los problemas. Esta es una gran solución cuando los inspectores no pueden identificar la calidad en función de una imagen o sonido.

Una de las áreas más interesantes de los fabricantes de equipos originales, es cómo la tecnología de Inteligencia Artificial puede identificar patrones visuales o acústicos, relacionados con defectos de calidad.

¿Se puede usar una imagen para identificar un arañazo en una carcasa de teléfono celular o en un trabajo de pintura automotriz? ¿Pueden los sensores acústicos "oír" un lavavajillas que funciona mal antes de que el producto se libere de las pruebas? Las respuestas son sí y sí.

IBM tiene dos soluciones: Visual Insights y Acoustic Insights que utilizan una sofisticada AI ​​para detectar defectos. ¿Qué es aún más impresionante? Estas soluciones pueden comenzar con una pequeña cantidad de imágenes o sonidos defectuosos y puedan aprender a lo largo del tiempo a ser más inteligentes.

¿Esto significa que no necesitamos inspectores de calidad?

Es fácil pensar que muchas de estas soluciones basadas en inteligencia artificial, reemplazarán los trabajos de los experimentados inspectores de calidad. Sin embargo esto rara vez sucede. Las compañías inteligentes ven estas soluciones como herramientas que ayudan a los inspectores de calidad, a mejorar el rendimiento y la efectividad.

En pocas palabras, la tecnología como Visual Insights o Acoustic Insights ayuda a los inspectores a inspeccionar los productos más rápidamente, con menos errores y menos falsos positivos. En lugar de reemplazar a los inspectores, estas tecnologías se convierten en importantes ayudas que ayudan al OEM a responder mejor al aumento del costo de la calidad, sin sacrificar los márgenes.