Quando falamos da qualidade dentro da realidade de uma indústria, é complicado entender com clareza qual é o parâmetro usado para fazer a sua avaliação correta e precisa, levando em consideração todos os processos que perpassam a produção com pouca ou nenhuma porcentagem de peças com problemas estruturais ou de formulação.
A automação industrial vem consolidando-se ao redor do mundo como uma grande facilitadora do entendimento dos processos operacionais que levam ao defeito, o que, dentro da realidade da produção, termina por um entendimento mais seguro das métricas de qualidade e uma melhora substancial na taxa de erros e problemas estruturais do produto.
Mas quais são essas métricas de qualidade? Como a automação industrial as torna mais precisas e quais são os benefícios dessa transformação digital? Tudo isso você descobre neste artigo. Continue a leitura para saber mais!
Transformação digital e métricas de qualidade
As métricas de qualidade dentro do cenário de produção industrial tem um papel importantíssimo na criação de estratégias contundentes e no entendimento da real produção da fábrica.
Isso porque a qualidade, que pode ser entendida como a culminação dos esforços de produção seguindo um padrão pré determinado de produtos aproveitáveis, prontos para a distribuição e o consumo, se apóia nas métricas de qualidade para interpretar seus pontos fortes e fracos e para, efetivamente, funcionar.
A automação industrial vem proporcionando ao redor do mundo uma transformação digital das métricas de qualidade, que passam a ser mais precisas e fáceis de analisar, garantindo agilidade ao processo e trazendo grandes vantagens para as checagens estruturais.
Confira alguma dessas métricas no próximo tópico:
Quais são as métricas de qualidade melhoradas pela automação industrial?
As métricas de qualidade já existem há décadas, e seguem como parceiras da indústria no entendimento da sua produção e na sua necessidade de melhora.
A automação industrial faz com que essas métricas de qualidade sejam aprimoradas pela precisão obtida através da interpretação objetiva de softwares e sistemas criados para registrá-las e calculá-las, garantindo, de forma completa, um entendimento que perpassa primeiramente o nível digital, para depois ser interpretado pelos operadores.
CoPQ
O cost of poor quality, ou custo por má qualidade, em tradução livre, é um cálculo dentro do arcabouço de conhecimentos das métricas de qualidade que mede quais são os prejuízos da indústria por questões relacionadas a produtos abaixo das especificações.
Os custos podem ser esforços para a correção, o retrabalho, o trabalho de inspeção, os descartes de mercadoria, as devoluções, etc.
Com a automação industrial, é possível realizar esses cálculos com muito mais rapidez, desde que todos os seus sistemas estejam integrados através da nuvem, plataforma local ou uma combinação de ambas, formando um enorme banco de dados para realizar as inferições.
Além disso, o entendimento do CoPQ feito através da automação industrial permite a identificação de padrões de má qualidade, o que por sua vez abre caminho para a criação de estratégias de contenção, planos de resposta e melhoras específicas, tudo isso através de um sistema inteligente, que pode ser consultado a qualquer momento para que seja possível entender o resultado das suas ações.
First Pass Yield (FPY)
O First PassYield é, basicamente, o rendimento de primeira passagem, em tradução livre, da indústria, o quanto ela produz com qualidade sem retrabalho ou reprocessamento. Dentre as métricas de qualidade, identificar esse rendimento é ter uma visão final sobre como a indústria está se saindo em termos de produção acertada, sem defeitos e seguindo as especificações que ela procura atingir.
Em muitos casos, o índice de FPY é tido após a checagem de todas as métricas de qualidade, portanto é seguro dizer que quanto maior ele for em comparação com a sua produção bruta, melhor está a qualidade de produção.
A automação industrial proporciona, através da visão de FPY e das métricas de qualidade, uma ótica ampla e fácil de acompanhar desse rendimento, entendendo seus altos e baixos e o que foi feito para mudar o cenário em que ele se encontrava.
Dessa forma, com o acompanhamento do FPY através dessa transformação digital, é possível entender os impactos de novos modelos operacionais, o que a instalação de um novo equipamento trouxe para as rotinas de produção e entender variações e flutuações mínimas de produção, muitas vezes “escondidas” por trás de causas e relações absolutamente complexas.
A transformação digital obtida através da automação industrial faz com que o FPY seja controlado pela visão aguda das máquinas e da interpretação de dados, que ao contrário dos olhos humanos, enxergam em várias dimensões de entendimento ao mesmo tempo.
OEE
O OEE, ou Overall Equipment Effectiveness, não é especificamente uma das métricas de qualidade, mas possui no seu desenrolar questões relacionadas a ela.
Idealizado em conjunto com a metodologia TPM de produção e manutenção, o OEE está interessado em saber o quanto seus equipamentos produzem, como eles produzem e a qualidade do resultado final.
Portanto, podemos dizer que medir a eficiência e a efetividade dos equipamentos e da produção perpassa a qualidade. Não adianta ter uma produção com alta disponibilidade e ritmo adequado em um dia se ocorrer um alto índice de reprovação dos produtos.
Com a automação industrial, é possível ter informações de produção e métricas de qualidade em tempo real, o que possibilita, ultimamente, um entendimento abrangente do OEE real da sua indústria, e evitar erros de qualidade recorrentes que causam um grande impacto no orçamento.
O OEE enlaça as questões da produção e do aproveitamento dos materiais para gerar índices de rendimento industrial, que como vimos anteriormente, está intrinsecamente atrelado à qualidade.
Com a transformação digital proporcionada pela automação industrial, o OEE traz em si o entendimento de todas as métricas de qualidade na criação dos seus reports e a recíproca é verdadeira: as métricas de qualidade também levam o OEE em consideração na criação de dados sólidos e de mesmo tom com a realidade.
Essas são apenas algumas das métricas de qualidade que a automação industrial melhora o entendimento e acelera a tomada de decisões. Para saber mais, visite o nosso blog e conheça mais aspectos que a automação industrial oferece no controle da qualidade da produção.
Até a próxima!
(imagens: divulgação)