Un enfoque práctico del FMEA inverso (RFMEA)

Introducción

El FMEA inverso (RFMEA) es un proceso estructurado de mejora continua cuyo objetivo es garantizar la actualización y el avance permanentes de un estudio de FMEA (Análisis de Modos de Fallo y Efectos). Este método de evaluación de riesgos se basa en la situación real y no en la fiabilidad predictiva. Cada vez son más las empresas fabricantes de equipos originales (OEM) que solicitan el RFMEA. Por ejemplo, Ford, GM y Renault lo exigen como parte de sus requisitos específicos del cliente (CSR).

La demanda de RFMEA está en auge, ya que el proceso de FMEA resulta menos eficaz de lo que debería y porque uno de los pasos más esenciales de dicho proceso no siempre se lleva a cabo correctamente. Para que un FMEA resulte eficaz, es necesario revisarlo periódicamente y mantenerlo como un documento verdaderamente dinámico. A menudo, las empresas no han implantado adecuadamente este ciclo de mejora continua, por lo que los fabricantes de equipos originales (OEM) están solicitando el RFMEA como solución a este problema.

No existe una norma genérica sobre cómo deben realizarse los análisis RFMEA. Solo la organización francesa FIEV cuenta con unas directrices en las que se describe cómo debe llevarse a cabo un análisis RFMEA. Si lee varios artículos, encontrará distintos enfoques. Los pasos comunes que suelen aparecer en la mayoría de los debates sobre el análisis RFMEA son:

Revisión del flujo de procesos actual

Verificación de la eficacia de los controles y las medidas

Identificar nuevos modos de fallo potenciales

Compruebe que las calificaciones SOD sean correctas

Actualizar los resultados pertinentes y los documentos relacionados con el FMEA. Elemento de la lista

Otros pasos que se mencionan son cómo organizar el proceso RFMEA, cómo elaborar los informes y qué plantillas utilizar, o incluso cómo introducir defectos de forma deliberada en el proceso y comprobar si dichos defectos se detectan en el mismo.

En este blog le explicaremos cómo se puede implementar el proceso RFMEA utilizando DataLyzeRFMEA, MSA y SPC para convertir el FMEA en un documento verdaderamente dinámico. No obstante, también le explicaremos algunas de las dificultades con las que se encontrará al implementar el FMEA inverso.

Solución Datalyzer para RFMEA

En esencia, la RFMEA consiste en una revisión periódica de la FMEA, es decir, una validación de su proceso de RFMEA. No obstante, sería mucho más adecuado que la FMEA se revisara de forma continua, tal y como se preveía en los requisitos originales del APQP. Dichos requisitos originales se muestran en el gráfico siguiente

Figura 1: Proceso APQP con información procedente del proceso FMEA

Analicemos los cinco pasos habituales y veamos cómo pueden integrarse en una solución conjunta que abarque RFMEA, MSA y SPC.

Paso 1: Revisión del flujo de procesos actual

Al revisar el flujo de proceso actual, el primer paso consiste en establecer el alcance de la revisión. El DFMEA, el PFMEA o el plan de control suelen incluir una secuencia de pasos del proceso. En una inspección o en el control estadístico de procesos (SPC), estas secuencias de pasos del proceso se dividen en pasos más pequeños relacionados con un puesto de trabajo o, incluso, en un paso de inspección relacionado con uno o varios puestos de trabajo. Por lo tanto, la integración del FMEA y el SPC no resultará de ayuda directa, salvo cuando sea necesario configurar la inspección en la planta de producción, donde podrían detectarse irregularidades en la definición del flujo del proceso y estas podrían corregirse.

En este paso surge una complicación a la hora de definir el alcance. Al analizar las combinaciones de procesos y productos, puede haber numerosas FMEA relacionadas con un mismo proceso. Podemos contar con una o varias FMEA de referencia (básicas) y un número mayor de FMEA específicas y planes de control. Cada pieza específica fabricada mediante un proceso puede tener su propio FMEA. En principio, todos estos FMEA deberían revisarse. Se recomienda revisar, como mínimo, el FMEA de referencia, ya que es común a todos los FMEA y proporcionará la base correcta. Si en determinados FMEA se añaden pasos de proceso al FMEA de referencia, también será necesario revisarlos.

Paso 2. Verificación de la eficacia de los controles y las medidas, y Paso 3. Identificación de nuevos modos de fallo

Nos gusta abordar estos dos aspectos al mismo tiempo, ya que están estrechamente relacionados. Para implementar controles eficaces y planes de reacción eficaces ante los problemas (OCAP), se llevan a cabo los cinco pasos siguientes:

¿Cómo se traduce esto en la práctica?

En el sistema SPC, ante cada caso de «fuera de control» o «fuera de especificación», los usuarios añadirán una causa potencial y la medida adoptada. Realizarán una nueva medición para comprobar si la medida ha sido eficaz y si el problema se ha resuelto. Si la medida no resulta eficaz o el problema se repite con demasiada frecuencia, es necesario adoptar una medida preventiva para eliminar el problema o buscar la solución adecuada.

Figura 2: OCAP en caso de pérdida de control o incumplimiento de las especificaciones

En la figura 2 se muestra un ejemplo de la pantalla de OCAP. El usuario tendrá a su disposición la lista completa de causas y, en función de la causa, podrá adoptar la medida adecuada. Para que esto sea posible, se pueden crear listas predefinidas de causas y medidas, y establecer vínculos entre ambas. Esta lista puede elaborarse basándose en el plan de control. La lista puede verificarse en la planta de producción y las omisiones pueden incorporarse al proceso de FMEA.

Ahora bien, existen varias posibilidades a la hora de utilizar el OCAP:

Punto 1: Si el usuario no puede determinar la causa del problema, o bien no ha recibido la formación adecuada, o bien el problema no se ha identificado. En ambos casos, esto significa que los controles actuales no son eficaces y que es necesario analizar el problema y formar a los usuarios; o bien existe un posible nuevo modo de fallo que debe añadirse al FMEA.

Un ejemplo de cómo utilizar Datalyzer SPC en este caso consiste en revisar las notas del proceso y las medidas adoptadas ante cada anomalía que aparezca en los gráficos (OOC, OOS, etc.).

Figura 3: Notas sobre el proceso extraídas de una carta de control

La figura 3 muestra un ejemplo de notas de proceso en una carta de control. Al observar la elevada frecuencia de incidencias (7 OOC en una semana) y las notas, existe una alta probabilidad de que haya algún problema en el proceso que esté provocando estas frecuentes falsas alarmas, lo cual es indicativo de un nuevo modo de fallo aún no identificado.

Punto 2: Si el problema es conocido pero no se ha identificado en el FMEA, será necesario adaptar dicho FMEA.

Los ejemplos anteriores ilustran exactamente lo que se entiende por «2. Verificación de la eficacia de los controles y las medidas, y 3. Identificación de nuevos modos de fallo»; por lo tanto, en lugar de realizar revisiones costosas en las que no siempre es posible identificar todos los problemas, este proceso debería integrarse en el proceso actual. Existe una posibilidad adicional que no se ha descrito anteriormente, y es que el problema esté causado por un proceso anterior que quede fuera del alcance del FMEA existente, o que un problema surgido en este proceso se detecte más adelante, por ejemplo, durante el montaje o las pruebas.

Para garantizar que los problemas se aborden adecuadamente durante el análisis de una incidencia, es necesario comunicárselo al responsable del FMEA correspondiente. Lo mismo ocurre con las reclamaciones de los clientes; por lo tanto, la actualización del FMEA debe formar parte integrante de las medidas correctivas y preventivas del proceso RFMEA.

En una implementación adecuada del SPC, debe ser posible transmitir información desde la planta de producción al ingeniero responsable del FMEA, lo cual a veces resulta mucho más complicado de lo que parece. Y es que, ¿cómo se sabe qué FMEA está relacionada? Como hemos mencionado anteriormente, es posible que haya muchos FMEA relacionados con un gráfico de control. Por lo tanto, ¿a quién debemos informar en caso de que se detecte un problema? ¿A todos los responsables de los FMEA o únicamente al responsable de los FMEA de referencia?

Esto puede variar en función de cada empresa: en algunos casos es sencillo y un gráfico de control está vinculado directamente a una sola FMEA. En otros casos, puede resultar mucho más complejo y es necesario introducir una fase de revisión intermedia para analizar qué FMEA se verán afectadas por el problema detectado.

No obstante, en general, integrar la revisión del Plan de Control y del FMEA en el proceso OCAP constituye una forma sumamente eficaz y eficiente de aplicar esta parte del RFMEA.

Además de integrar la revisión del FMEA en el proceso OCAP, también necesitamos una fase de revisión cuando adaptamos los gráficos de control de atributos. En la figura 4 se muestra un ejemplo de un gráfico de control de atributos.

Figura 4: Gráfico de control de atributos con introducción de datos

Si al inspeccionar un producto detectamos un nuevo defecto que aún no se ha descrito, podemos añadirlo al gráfico de control de atributos —por ejemplo, el defecto n.º 6—, pero, en ese caso, también debemos revisar el análisis de modos de fallo y efectos (FMEA), donde dicho defecto deberá añadirse como un modo de fallo potencial, y será necesario analizar el efecto de dicho modo de fallo.

Paso 4. Verifique que las calificaciones SOD sean correctas

En el análisis FMEA utilizamos los parámetros de gravedad, frecuencia y detección (SOD). Por supuesto, la gravedad no es algo que pueda verificarse durante el proceso, por lo que nos centramos en la frecuencia y la detección.

En cuanto a la detección, la clasificación está bien definida (véase la figura 5 más abajo), por lo que es posible que solo tengamos que analizar los niveles de frecuencia 2, 3 y 4 si el rendimiento de la medición resulta adecuado según un estudio MSA.

En la figura 6 se muestra la clasificación de frecuencia según la AIAG.

Figura 5: Índice de detección según la AIAG

Figura 6: Índice de incidencia según la AIAG

En el caso de los gráficos de atributos, estas ocurrencias guardan relación directa con el porcentaje de defectos. En los estudios de variables, podemos calcular fácilmente el porcentaje previsto fuera de especificación basándonos en la curva de distribución y en las especificaciones. En la figura 7 se muestra el porcentaje previsto fuera de especificación, que es la suma del porcentaje por encima del límite superior de especificación (USL) y del porcentaje por debajo del límite inferior de especificación (LSL).

Figura 7: Histograma con el porcentaje previsto de valores fuera de especificación

En este caso, esperamos un desvío del 0,9812 % respecto a las especificaciones, por lo que tomamos el índice de ocurrencia inmediatamente superior, que es un 7 (1 de cada 100). El índice de ocurrencia de nuestro FMEA debe coincidir con los resultados obtenidos en el sistema de control estadístico de procesos (SPC).

¿Podríamos utilizar el Ppk como indicador de la ocurrencia? En realidad, no, ya que el Ppk solo tiene en cuenta el límite de especificación más crítico; sin embargo, si partimos de la base de que el proceso se encuentra dentro de los límites establecidos y contamos con límites de especificación bilaterales, la siguiente tabla ofrece una indicación de la relación entre el Ppk y la ocurrencia.

Sin embargo, lo anterior supone, una vez más, una simplificación de la realidad. En primer lugar, cuando analizamos los porcentajes previstos fuera de especificación, debemos contar con un proceso que esté bajo control; de lo contrario, el porcentaje previsto fuera de especificación podría ser cualquiera y la frecuencia de aparición debería ser 10.

En segundo lugar, ¿qué intervalo de tiempo debemos tener en cuenta? Para obtener una predicción fiable, es necesario realizar al menos cien mediciones; sin embargo, si el intervalo de tiempo es muy largo, podrían aumentar las posibilidades de que se produzcan valores fuera de los límites de control. Una buena solución intermedia consiste en utilizar las últimas 125 mediciones para este análisis.

Quizá el aspecto más complejo sea que existen numerosas cartas de control relacionadas con un mismo modo de fallo. Por ejemplo, si comprobamos la temperatura de un cabezal de taladrado como control importante, tendremos una carta de control independiente para cada máquina, por lo que, en lugar de un único porcentaje previsto fuera de especificación, tendremos varios. Podríamos argumentar que se debe tomar la media de todas las máquinas, pero un producto no se fabrica en una máquina media, por lo que es preferible utilizar la máquina con peor rendimiento y emplear ese valor para la verificación de la incidencia.

Para evitar numerosas revisiones, podemos añadir el índice de incidencia al gráfico de control, de modo que, si el «porcentaje de fallos previsto» supera el «porcentaje de referencia», se enviará una alerta automática al ingeniero responsable, quien deberá analizar la situación y, en su caso, iniciar el ajuste del índice de incidencia en los análisis FMEA correspondientes.

Paso 5. Actualice los documentos existentes

Básicamente, en todos los pasos descritos anteriormente, si se detectan discrepancias entre el FMEA vigente correspondiente y la realidad, se deben actualizar todos los resultados y los documentos asociados al FMEA, y es necesario añadir las posibles medidas correctivas para mejorar el proceso. Al igual que con el resto de herramientas de mejora continua, debe mantenerse una lista de las medidas derivadas de la RFMEA y de los registros de cambios en las calificaciones SOD antes y después de la RFMEA, lo cual puede realizarse mediante el software Datalyzer FMEA.

Observación final

En este blog esperamos haberle ofrecido una visión general sobre cómo puede implementar el RFMEA como proceso de mejora continua. Por supuesto, además, es necesario adoptar medidas organizativas para asignar las tareas a las personas adecuadas, y debe plantearse e implementar los circuitos de aprobación. No dude en ponerse en contacto con nosotros si desea aportar alguna aportación o tiene más preguntas.