Usando a extensão para reduzir a variabilidade na manufatura - Konitech
Reduzir a variabilidade na manufatura é um passo crucial para maximizar o valor para o negócio. No entanto, as fontes de variabilidade podem ser difíceis de isolar e têm a mesma probabilidade de serem atribuídas a materiais e máquinas, como ao desempenho humano.
Uma das melhores maneiras de reduzir a variabilidade ao longo do processo de fabricação é equipar os trabalhadores com tecnologias para melhorar o desempenho. Essas tecnologias ajudam os colaboradores do chão de fábrica a terem um desempenho mais consistente, detectam precocemente problemas de qualidade e fornecem os dados necessários para tomar decisões informadas.
Este artigo mostrará como os fabricantes podem usar as tecnologias da Indústria 4.0 para reduzir a variabilidade de processos e resultados, estendendo a sua força de trabalho.
Como reduzir a variabilidade dos materiais
De muitas maneiras, os fabricantes estão à mercê do estoque que chega ao chão de fábrica. É o caso de fabricantes que processam matérias primas e de fabricantes que trabalham em estreita colaboração com OEMs (Original Equipment Manufacturer). A detecção precoce da variabilidade é uma parte importante da maximização do valor em toda a cadeia de valor e da construção de relacionamentos com fornecedores confiáveis.
As tecnologias extensivas podem ajudar os operadores a detectarem variabilidade nos materiais antes que eles se movam adiante na linha de produção
Reduzir a variabilidade dos materiais significa estender os trabalhadores com as ferramentas necessárias para detectar não-conformidades, antes que eles se movam adiante na linha. Aqui, as tecnologias extensivas ampliam a capacidade dos trabalhadores para determinar se os materiais atendem ou não aos padrões de qualidade estabelecidos.
Alguns exemplos disso incluem verificações de qualidade na linha, que usam dispositivos conectados à IoT, como balanças, pinças e câmeras, para aumentar a capacidade dos trabalhadores para identificar problemas de qualidade antes que eles se transformem em sucata e retrabalho. Outros exemplos incluem a visão computacional, que pode trabalhar com os operadores para detectar variações no material, além de erros ao nível do processo.
Como reduzir a variabilidade do desempenho dos equipamentos
A degradação do equipamento é um fato da manufatura. No decorrer da vida útil de uma máquina, o desgaste natural introduzirá variações na produção. Embora se degradem em diferentes momentos de acordo com as condições locais, os avanços da tecnologia de sensores e da análise preditiva ajudam a melhorar a capacidade de identificar as causas da falta de conformidade. A chave para reduzir a variabilidade do desempenho dos ativos é entender o uso das máquinas e o ciclo de vida das peças sob uma perspectiva holística.
Reduzir a variabilidade significa entender o desempenho das máquinas e o uso delas
Para reduzir a variabilidade do desempenho dos equipamentos, equipe com ferramentas extensivas os engenheiros com os dados de monitoramento das máquinas necessários para implementar um cronograma de manutenção de acordo com as condições locais. Sem os dados corretos, os engenheiros estarão efetivamente adivinhando quando e se uma peça precisa ser substituída. Sem uma perspectiva granular do desempenho das máquinas ao longo do tempo, bem como um histórico documentado do uso delas, não há como isolar uma causa raiz. Compreender a variabilidade no desempenho dos equipamentos requer entender os modos como ocorrem as falhas humanas e mecânicas de um ativo.
A extensão através de análises avançadas permite que os engenheiros reduzam o tempo de inatividade, aumentem a vida útil dos ativos e otimizem a produção.
Como reduzir a variabilidade do desempenho humano
O desempenho humano talvez seja a maior fonte de variabilidade na manufatura. Contudo, a variabilidade humana precisa ser entendida no seu contexto. De acordo com pesquisas recentes, a grande maioria dos erros humanos em contextos industriais não é necessariamente culpa dos indivíduos. Em vez disso, são problemas com os sistemas de trabalho que colocam trabalhadores humanos em situações de "maior probabilidade de erro".
Em outras palavras, estações de trabalho inteligentes equipam os trabalhadores, protegendo-os das causas mais comuns de variabilidade − tarefas excessivamente complexas, múltiplas demandas de atenção, fluxos de trabalho não intuitivos, treinamento insuficiente e gerenciamento deficiente.
A melhor maneira de reduzir a variabilidade do desempenho humano é equipar os trabalhadores com ferramentas extensivas e tecnologias que simplificam as tarefas que estão adiante deles.
Por exemplo, instruções digitais de trabalho podem orientar os trabalhadores em tarefas complexas, simplificando procedimentos, como montagens high-mix (grandes combinações) e trocas complexas de máquinas, reduzindo assim o número de variáveis com as quais eles precisam lidar. Rich media, como fotos e vídeos, dispositivos de IoT e elementos interativos, ajudam a otimizar o trabalho de manufatura, facilitando aos operadores a execução correta de cada passo. Isso os ajuda a se concentrar totalmente nos elementos de valor agregado do seu trabalho.
Finalmente, como uma empresa irá escolher equipar seus funcionários dependerá da natureza de suas operações e da frequência de certos tipos de erros.
Reduzir a variabilidade requer duas coisas. A primeira delas é compreender que os erros humanos geralmente são erros estruturais, e a segunda é entender como a tecnologia pode ajudar a capacitar os trabalhadores. Seja em relação aos materiais, às máquinas ou à variabilidade humana, existem soluções adicionais disponíveis para ajudar.
Se você estiver curioso para saber como a Konitech, através da plataforma de aplicativos de manufatura da Tulip pode ajudar a reduzir a variabilidade em suas operações? Entre em contato para obter uma demonstração gratuita.
 Tags extensão, manufatura, Tulip, variabilidade
Como a tecnologia digital pode transformar os trabalhadores da manufatura em super-heróis da vida realComo a extensão pode reduzir a carga cognitiva e melhorar a tomada de decisões na manufatura