Validación industrial de un sistema poka-yoke para prevenir defectos en componentes metálicos estampados
DOI:
https://doi.org/10.29105/mdi.v14i24.369Palabras clave:
estampado de metales, Poka-Yoke, prevención de defectos, manufactura esbeltaResumen
La prevención de defectos en componentes estampados exige mecanismos capaces de actuar en la fuente sin incrementar de forma relevante la complejidad del proceso. El objetivo fue diseñar, implementar y evaluar un dispositivo mecánico Poka-Yoke para impedir la liberación de piezas con ausencia de un barreno crítico. Se empleó un diseño aplicado antes-después basado en registros de producción, análisis de causa raíz, diseño CAD, maquinado CNC e inspección funcional. La línea base registró 630 piezas no conformes de aproximadamente 35,000 componentes mensuales (1.8 %). El seguimiento post-implementación disponible abarcó cinco meses y 175,000 piezas inspeccionadas, sin fugas documentadas del defecto específico; para cero eventos, el límite superior binomial exacto unilateral del 95 % es aproximadamente 0.0017 % (17.1 ppm). El cronometraje directo de 30 ciclos de posicionamiento, verificación y liberación mediante el Poka-Yoke mostró un tiempo medio de 54.91 ± 2.79 s/ciclo (IC95 %: 53.87–55.95 s; rango: 50.11–60.53 s). La validación R&R por atributos utilizó 200 piezas patrón (100 conformes y 100 sin barreno), tres operadores y dos repeticiones, para un total de 1,200 evaluaciones. Se obtuvieron 591 verdaderos positivos, 600 verdaderos negativos, nueve falsos negativos y ningún falso positivo, con sensibilidad global de 98.50 %, especificidad de 100.00 %, exactitud de 99.25 %, tasa de falsos negativos de 1.50 % y tasa de falsos positivos de 0.00 %. El dispositivo requirió una inversión aproximada de $2,000 MXN frente a un costo anual estimado de $100,000 MXN para inspección manual adicional; bajo los supuestos declarados, el ROI simple del primer año fue 4,900 % y el periodo de recuperación 0.02 años.
Durante los cinco meses se registraron 54 fallas del dispositivo, 27 paros atribuibles al Poka-Yoke, 11 ajustes no programados y nueve intervenciones de mantenimiento correctivo; las incidencias totales disminuyeron de 38 en el primer mes a cuatro en el quinto. Los resultados respaldan el Poka-Yoke como una alternativa preventiva de bajo costo, con las limitaciones propias de un estudio preexperimental de un solo número de parte.
Citas
Antony, J., McDermott, O., & Sony, M. (2022). Quality 4.0 conceptualisation and theoretical understanding: a global exploratory qualitative study. The TQM Journal, 34(5), 1169–1188. https://doi.org/10.1108/TQM-07-2021-0215
Antony, J., McDermott, O., Sony, M., Toner, A., Bhat, S., Cudney, E., & Doulatabadi, M. (2023). Benefits, challenges, critical success factors and motivations of Quality 4.0: A qualitative global study. Total Quality Management & Business Excellence, 34(7–8), 827–846. https://doi.org/10.1080/14783363.2022.2113737
Antony, J., Sony, M., Furterer, S., McDermott, O., & Pepper, M. (2022). Quality 4.0 and its impact on organizational performance: An integrative viewpoint. The TQM Journal, 34(6), 2069–2084. https://doi.org/10.1108/TQM-08-2021-0242
Antony, J., Sony, M., McDermott, O., Jayaraman, R., & Flynn, D. (2023). An exploration of organizational readiness factors for Quality 4.0: An intercontinental study and future research directions. International Journal of Quality & Reliability Management, 40(2), 582–606. https://doi.org/10.1108/IJQRM-10-2021-0357
Brandenburger, J., Schirm, C., Melcher, J., Hancke, E., Vannucci, M., Colla, V., Cateni, S., Sellami, R., Dupont, S., Majchrowski, A., & Arteaga, A. (2020). Quality4.0—Transparent product quality supervision in the age of Industry 4.0. arXiv. https://arxiv.org/abs/2011.06502
Gal, B., Madreiter, T., Scheder, N., Liesinger, E., Hold, P., & Schlund, S. (2024). Expanding the boundaries of Zero-Defect Manufacturing: A systematic literature review. Procedia CIRP, 122, 336–341. https://doi.org/10.1016/j.procir.2024.01.050
Hernández Chávez, G., & Hernández Chávez, Y. (2024). ¿Qué es la Calidad 4.0? Una revisión de la literatura. Ingeniería Industrial, 46, 129–149. https://doi.org/10.26439/ing.ind2024.n046.6890
Hoffmann, R., & Reich, C. (2023). A systematic literature review on artificial intelligence and explainable artificial intelligence for visual quality assurance in manufacturing. Electronics, 12(22), 4572. https://doi.org/10.3390/electronics12224572
Hossain, M. M., & Purdy, G. (2024). Role of Industry 4.0 in zero-defect manufacturing: A systematic literature review and a conceptual framework for future research directions. Manufacturing Letters, 41, 1696–1707. https://doi.org/10.1016/j.mfglet.2024.09.197
Markatos, N. G., & Mousavi, A. (2023). Manufacturing quality assessment in the industry 4.0 era: A review. Total Quality Management & Business Excellence, 34(13–14), 1655–1681. https://doi.org/10.1080/14783363.2023.2194524
Pachimuthu, D., Pinzone, M., & Taisch, M. (2024). Assessing Zero-Defect Manufacturing maturity: A review of the state of the art. IFAC-PapersOnLine, 58(19), 899–904. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2024.09.167
Powell, D., Magnanini, M. C., Colledani, M., & Myklebust, O. (2022). Advancing Zero Defect Manufacturing: A state-of-the-art perspective and future research directions. Computers in Industry, 136, 103596. https://doi.org/10.1016/j.compind.2021.103596
Psarommatis, F., May, G., & Azamfirei, V. (2024). Zero defect manufacturing in 2024: A holistic literature review for bridging the gaps and forward outlook. International Journal of Production Research, 64(17), 7395–7431. https://doi.org/10.1080/00207543.2024.2388217
Saihi, A., Awad, M. M., & Ben-Daya, M. (2023). Quality 4.0: Leveraging Industry 4.0 technologies to improve quality management practices—a systematic review. International Journal of Quality & Reliability Management, 40(2), 628–650. https://doi.org/10.1108/IJQRM-09-2021-0305
Sony, M., Antony, J., & Douglas, J. A. (2020). Essential ingredients for the implementation of Quality 4.0: A narrative review of literature and future directions for research. The TQM Journal, 32(4), 779–793. https://doi.org/10.1108/TQM-12-2019-0275
Sony, M., Antony, J., Douglas, J. A., & McDermott, O. (2021). Motivations, barriers and readiness factors for Quality 4.0 implementation: An exploratory study. The TQM Journal, 33(6), 1502–1515. https://doi.org/10.1108/TQM-11-2020-0272
Souza, F. F., Corsi, A., Pagani, R. N., Balbinotti, G., & Kovaleski, J. L. (2022). Total Quality Management 4.0: Adapting quality management to Industry 4.0. The TQM Journal, 34(4), 749–769. https://doi.org/10.1108/TQM-10-2020-0238
Widjajanto, S., Purba, H. H., & Jaqin, S. C. (2020). Novel Poka-Yoke approaching toward Industry 4.0: A literature review. Operational Research in Engineering Sciences: Theory and Applications, 3(3), 65–83. https://doi.org/10.31181/oresta20303065w
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
