Publicación de Imanol Belausteguigoitia

Uno de los principales errores que cometemos en la ingeniería de calidad es , no revisar la información que nos proporcionan tanto los auditores de calidad como el personal de operaciones. Estos datos son clave para la mejora de los procesos productivos y debemos analizarlos diariamente, si ésto no se hace así, damos pie a que se pierda el interés por el control del proceso .

¡Hola! 👋 ¿Quieres que tu fábrica sea más rápida y ahorre dinero? 💰 ¡Te cuento cómo! ¿Qué resuelve? 🤔 1️⃣ Menos errores: ¡Hasta un 90% menos! 📉 2️⃣ Más rápido: ¡Producción 25% más veloz! 🚀 3️⃣ Ahorro: ¡Reduce costos hasta un 15%! 🤑 ¿Qué desafío? 😩 1️⃣ Errores humanos: ¡Causan retrasos y gastos! 🤦♀️ 2️⃣ Revisiones lentas: ¡Afectan la velocidad de producción! 🐌 3️⃣ Costos altos: ¡Por desperdicio y tiempo perdido! 💸 ¿Oportunidad? ✨ 1️⃣ Calidad top: ¡Productos perfectos siempre! ✅ 2️⃣ Más eficiencia: ¡Procesos súper rápidos! 💨 3️⃣ Ahorro total: ¡Más dinero para la empresa! 💰 Solución: 💡 ¡Automatizar las revisiones de calidad! 🤖 1️⃣ Sensores inteligentes: Detectan errores al instante. 👁️ 2️⃣ Software de análisis: Encuentra problemas rápido. 💻 3️⃣ Alertas automáticas: Avisan si algo va mal. 🚨 Beneficios: 🏆 1️⃣ Menos errores: 95% menos errores humanos, medido diariamente, meta: 99% menos. 🎯 2️⃣ Menos tiempo: 50% menos horas de trabajo en revisiones, medido semanalmente, meta: 75% menos. ⏱️ 3️⃣ Menos costos: 20% menos costos por desperdicio, medido mensualmente, meta: 30% menos. 📉 Automatización: ⚙️ 1️⃣ Inspección visual: ¡Cámaras que ven todo! 📸 2️⃣ Pruebas de calidad: ¡Robots que hacen pruebas! 🦾 3️⃣ Reportes: ¡Informes automáticos de todo! 📊 Herramientas: 🛠️ 1️⃣ Visión artificial: Para detectar fallas. 👁️ 2️⃣ Análisis de datos: Para entender los problemas. 📈 3️⃣ Sistemas de alerta: Para actuar rápido. 🚨 KPIs: 📊 1️⃣ Tasa de defectos: (Número de defectos / Número total de productos) x 100, medido diariamente, meta: <1%. 📉 2️⃣ Tiempo de ciclo: Tiempo total desde inicio hasta fin de producción, medido semanalmente, meta: 20% menos. ⏱️ 3️⃣ Costo por unidad: Costo total / Número de unidades producidas, medido mensualmente, meta: 15% menos. 💰 OKRs: 🎯 1️⃣ Objetivo: Reducir errores de producción. Resultado: Disminuir la tasa de defectos en un 90%. ✅ 2️⃣ Objetivo: Acelerar el proceso de producción. Resultado: Reducir el tiempo de ciclo en un 25%. 🚀 3️⃣ Objetivo: Disminuir los costos de producción. Resultado: Reducir el costo por unidad en un 15%. 🤑 ¿Qué opinas? ¡Comenta y comparte tus ideas! 👇 #LeanManufacturing #Calidad #Automatización #Eficiencia #Industria40 Specialized in Supply Chain, logistics, Transport & Distribution 📦 | BI Lead and Data Architect 📊 | Data Analyst and Data Scientist 📈 | Data Engineer, BI Developer, and Automation Developer 🤖.

Una excelente reflexión que nos invita a reconsiderar cómo entendemos la calidad en nuestros procesos. El Dr. Deming nos enseña que la inspección masiva no es sostenible ni eficiente en un entorno moderno, donde la demanda de precisión y velocidad aumenta constantemente. En lugar de confiar únicamente en inspecciones finales, la calidad debe ser un componente inherente del proceso de diseño y producción. 𝟭. 𝗗𝗶𝘀𝗲𝗻̃𝗼 𝗿𝗼𝗯𝘂𝘀𝘁𝗼: La calidad empieza desde la conceptualización. Asegurar que cada etapa del diseño tenga en cuenta la prevención de errores reduce la necesidad de inspección posterior. 𝟮. 𝗖𝗼𝗻𝘁𝗿𝗼𝗹 𝗲𝘀𝘁𝗮𝗱𝗶́𝘀𝘁𝗶𝗰𝗼 𝗱𝗲 𝗽𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝗼𝘀: Implementar métodos de control estadístico ayuda a monitorear y corregir problemas en tiempo real, minimizando defectos y asegurando consistencia. 𝟯. 𝗖𝗮𝗽𝗮𝗰𝗶𝘁𝗮𝗰𝗶𝗼́𝗻 𝗱𝗲𝗹 𝗽𝗲𝗿𝘀𝗼𝗻𝗮𝗹: Un equipo bien entrenado no solo reduce errores, sino que también tiene la capacidad de identificar oportunidades de mejora en tiempo real, integrando la calidad en cada paso. 𝟰. 𝗣𝗿𝘂𝗲𝗯𝗮𝘀 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝘁𝗲𝘀: En lugar de realizar inspecciones masivas, realizar pruebas selectivas en puntos críticos del proceso asegura que el producto cumple con los estándares de calidad antes de llegar al cliente. 𝟱. 𝗥𝗲𝘁𝗿𝗼𝗮𝗹𝗶𝗺𝗲𝗻𝘁𝗮𝗰𝗶𝗼́𝗻 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗶𝗻𝘂𝗮: Integrar sistemas de retroalimentación desde los clientes y dentro del proceso productivo asegura que la calidad no sea estática, sino que evolucione con las necesidades del mercado. 𝟲. 𝗠𝗮𝗻𝘁𝗲𝗻𝗶𝗺𝗶𝗲𝗻𝘁𝗼 𝗽𝗿𝗲𝘃𝗲𝗻𝘁𝗶𝘃𝗼 𝗱𝗲 𝗲𝗾𝘂𝗶𝗽𝗼𝘀: Como bien menciona Deming, mantener los instrumentos en óptimas condiciones es clave. Un equipo bien mantenido produce resultados consistentes y confiables. La calidad no es algo que se "𝘃𝗲𝗿𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮" al final, sino algo que debe respirarse en cada etapa del proceso. Cuando cada miembro de la organización asume este compromiso, se transforma en parte esencial de la cultura empresarial. "𝗘𝗻 𝗹𝘂𝗴𝗮𝗿 𝗱𝗲 𝗱𝗲𝗽𝗲𝗻𝗱𝗲𝗿 𝗱𝗲 𝗹𝗮 𝗶𝗻𝘀𝗽𝗲𝗰𝗰𝗶𝗼́𝗻, 𝗰𝗼𝗻𝗳𝗶𝗲𝗺𝗼𝘀 𝗲𝗻 𝘂𝗻 𝗽𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝗼 𝗾𝘂𝗲 𝗲𝗻𝘁𝗿𝗲𝗴𝘂𝗲 𝗰𝗮𝗹𝗶𝗱𝗮𝗱 𝗱𝗲𝘀𝗱𝗲 𝗲𝗹 𝗽𝗿𝗶𝗻𝗰𝗶𝗽𝗶𝗼." Gracias por compartir Efraín Peraza! Bendiciones Millón!

La importancia de la información en certificados y la toma de decisiones a partir de eso. En metrología hay muchas variantes que nos pueden llevar a cometer errores, en este caso una Webinar aportada por INTI Rafaela, nos demostró que podemos trabajar mejor, haciendo uso de los detalles de la certificación de nuestros equipos y con ello la importancia de trabajar con proveedores calificados.

Totalmente de acuerdo. La calidad no debe medirse en el final del proceso, si no que debe ser incorporada en toda la cadena producctiva. #CalidadIntegrada #InnovaciónEnProcesos #FinDeLaInspecciónMasiva #MejoraContinua

📢 ECUACIONES DIFERENCIALES & CALIDAD. (2/3) Aplicación dentro del área: En la industria y la ingeniería, las ecuaciones diferenciales pueden ser utilizadas para modelar diversos aspectos de la producción y el control de calidad. 👉 Modelización de sistemas de control: En sistemas automáticos de control de calidad (por ejemplo, en la fabricación de productos), las ecuaciones diferenciales pueden describir cómo las variables de calidad cambian con el tiempo, como la temperatura, la presión o la concentración de materiales. Estas ecuaciones pueden ayudar a predecir la evolución de estas variables y a ajustar los controles para mantener la calidad del producto dentro de los estándares. ¿Has utilizado las ecuaciones diferenciales para el control?

🚀 ¡Optimiza tu producción con SPC y la tecnología! ¿Cansado de desperdicios y retrasos en la producción? Implementa un sistema de Control Estadístico de Procesos (SPC) para identificar y eliminar las causas raíz de la variabilidad en tu línea de producción. Paso a paso: 1. Monitorea variables clave: Recopila datos de tu proceso de producción en tiempo real (tiempo de ciclo, defectos, etc.). 2. Crea gráficos de control: Visualiza la variabilidad y detecta patrones anómalos. 3. Identifica causas raíz: Investiga las desviaciones del proceso y aplica medidas correctivas. 4. Mejora continua: Ajusta tu proceso y optimiza la eficiencia de la producción. Beneficios: 📈 Mayor eficiencia operativa 🌎 Menor impacto ambiental 💰 Reducción de costos 💪 Mayor calidad del producto #SPC #ControlDeCalidad #Manufactura #Producción #Tecnología #Eficiencia #Sostenibilidad #Innovación Calificación: La combinación de Producción y Fabricación con SPC es excelente 🏆. SPC aporta una base sólida para la toma de decisiones y la optimización de la producción, mejorando la eficiencia y la calidad de los productos. https://lnkd.in/e6bZd3eY

🔍 "Inspeccionar y auditar cada detalle de una empresa es como buscar una aguja en un pajar 🌾. La verdadera eficiencia se encuentra en la capacidad de ver el bosque y no solo los árboles". 🌲✨ Para mejorar los procesos y garantizar calidad, no necesitamos revisiones exhaustivas de cada unidad producida, cada proceso realizado o cadapuesto de trabajo; podemos confiar en el poder de la estadística 📊. Usar muestras representativas nos permite identificar patrones, tomar decisiones rápidas y mantener los estándares altos sin detener la producción. Hacer esto nos permite transformar el control de calidad en una herramienta proactiva y ágil 🚀, en lugar de depender de controles extensivos que consumen tiempo y recursos. La pregunta clave es: ¿estás dispuesto a adoptar la estadística como tu nuevo aliado en calidad? 💡

En una era marcada por rápidos cambios tecnológicos, con la IA a la vanguardia, el concepto de calidad se está expandiendo más allá de ámbitos tradicionales como el control de defectos y la satisfacción del cliente. ¿Qué quiere decir esto? Que un análisis concienzudo de la función de calidad implica entender que la calidad tiene una serie de dimensiones o roles distribuidos en toda la organización y no sólo en la unidad organizativa que lleva las funciones tradicionales de calidad. En la imagen podemos ver un listado (no limitativo) de las dimensiones de la gestión de calidad, pensado en una organización de manufactura: a) Mercado (ME): abarca tareas como el monitoreo de fallos en campo y la medición de satisfacción del cliente. b) Desarrollo (DE): abarca el análisis desde la perspectiva de calidad para el diseño y desarrollo de nuevos productos/servicios/proyectos. c) Métodos (MT): asegurar la debida implementación de todas las metodologías para gestión de calidad, resolución de problemas, mejora continua, etc. d) Productos y Procesos (PP): abarca las auditorías periódicas de productos de línea (regulares) así como de nuevos productos, así como la ejecución de protocolos para productos defectuosos (bloqueo, reclasificación, disposición final). e) Suministros (SU): definir las políticas de selección y evaluación de proveedores, la definición de parámetros de calidad para los nuevos insumos, y la gestión de reclamos al proveedor. f) Ensayos y Metrología (EM): definición de procedimientos de ensayo, vigilancia metrológica, entre otros aspectos. g) Sistema (SI): gestión de auditorías ISO, aseguramiento del cumplimiento de lineamientos internos. ¿Significa esto que la implementación de Calidad 4.0 implica una modificación del organigrama? No necesariamente. Si bien la Industria 4.0 y la IA juntas introducen disrupciones y oportunidades que requieren una reevaluación de las prácticas de gestión de calidad, se comprende que cada organización es libre de desplegar sus funciones en la cantidad de unidades que considere, la recomendación es pensar más desde la perspectiva de "roles", lo cual facilita más la tarea de modernizar la estructura organizacional.

Mejora en los procesos, calidad y análisis de los datos Hemos conseguido la certificación ISO 9001, lo que refuerza nuestro compromiso con la calidad y la mejora continua. Una de las exigencias clave de esta certificación es la precisión y exactitud en el manejo de los datos, lo que nos permite realizar un análisis exhaustivo para optimizar métricas esenciales como OEE (Overall Equipment Effectiveness), calidad, eficiencia y disponibilidad. Este enfoque nos asegura ofrecer servicios y productos que cumplen con los más altos estándares del mercado. Para conseguir este hito, junto con nuestro colaborador de servicios TIC,  hemos diseñado un sistema de entrada de datos que reduce al mínimo la posibilidad de error en la entrada de datos por parte de los operarios y, en una segunda fase, ejecuta un análisis exhaustivo de los mismos y un cálculo de los indicadores necesarios. Vamos a explicar un poco todo este proceso.