Een praktische benadering van Reverse FMEA (RFMEA)

Inleiding

Reverse FMEA (RFMEA) is een gestructureerd proces van continue verbetering dat tot doel heeft de voortdurende actualisering en verdere ontwikkeling van een FMEA-analyse (Failure Mode and Effect Analysis) te waarborgen. Deze methode voor risicobeoordeling is gebaseerd op de feitelijke situatie en niet op voorspellende betrouwbaarheid. We zien dat steeds meer OEM-bedrijven om RFMEA vragen. Zo eisen bijvoorbeeld Ford, GM en Renault dit als onderdeel van hun klantspecifieke vereisten (CSR).

Er ontstaat steeds meer vraag naar RFMEA, omdat het FMEA-proces minder effectief is dan het zou moeten zijn en omdat een van de meest essentiële stappen in het FMEA-proces niet altijd correct wordt uitgevoerd. Om een FMEA effectief te laten zijn, is het noodzakelijk om de FMEA regelmatig te herzien en de FMEA als een werkelijk levend document te behouden. Bedrijven hebben deze continue verbeteringscyclus vaak niet goed geïmplementeerd en OEM-bedrijven vragen om RFMEA als oplossing voor dit probleem.

Er bestaat geen algemene norm voor de wijze waarop RFMEA’s moeten worden uitgevoerd. Alleen de Franse organisatie FIEV heeft een richtlijn waarin wordt beschreven hoe een RFMEA moet worden uitgevoerd. Als u verschillende artikelen leest, zult u verschillende benaderingen tegenkomen. Veelvoorkomende stappen die in de meeste discussies over RFMEA aan bod komen, zijn:

Evaluatie van de huidige processtroom

Controle van de doeltreffendheid van de controlemaatregelen en acties

Nieuwe potentiële storingsmodi in kaart brengen

Controleer of de SOD-beoordelingen correct zijn

Relevante output en bijbehorende FMEA-documenten bijwerken – Lijstitem

Andere genoemde stappen zijn onder meer hoe het RFMEA-proces moet worden georganiseerd, hoe er verslag moet worden uitgebracht en welke sjablonen moeten worden gebruikt, of zelfs het opzettelijk inbrengen van fouten in het proces om na te gaan of deze fouten tijdens het proces worden opgespoord.

In deze blog zullen wij toelichten hoe het RFMEA-proces kan worden geïmplementeerd met behulp van DataLyzeRFMEA, MSA en SPC, om van de FMEA een werkelijk dynamisch document te maken. Daarnaast zullen wij ook ingaan op enkele van de uitdagingen waarmee u te maken krijgt bij de implementatie van Reverse FMEA.

Datalyzer-oplossing voor RFMEA

RFMEA komt in feite neer op een periodieke herziening van de FMEA, een validatie van uw RFMEA-proces. Het zou echter veel beter zijn als de FMEA voortdurend wordt herzien, zoals oorspronkelijk was bedoeld in de APQP-vereisten. De oorspronkelijke vereisten worden weergegeven in de onderstaande grafiek

Figuur 1: Het APQP-proces met feedback vanuit het FMEA-proces

Laten we de vijf gangbare stappen bespreken en bekijken hoe deze kunnen worden geïmplementeerd in een geïntegreerde oplossing van RFMEA, MSA en SPC.

Stap 1: Evaluatie van de huidige processtroom

Wanneer wij de huidige processtroom beoordelen, is de eerste stap het vaststellen van de reikwijdte van de beoordeling. De DFMEA, PFMEA of het controleplan bevatten vaak een reeks processtappen. Bij een inspectie of SPC worden deze reeksen processtappen onderverdeeld in kleinere stappen die betrekking hebben op een werkstation, of zelfs in een inspectiestap die betrekking heeft op één of meer werkstations. De integratie van FMEA en SPC zal dus niet direct helpen, behalve wanneer u de inspectie op de werkvloer moet opzetten, waar onregelmatigheden in de definitie van de processtroom aan het licht kunnen komen en kunnen worden gecorrigeerd.

In deze stap doet zich een complicatie voor bij het vaststellen van de reikwijdte. Wanneer u kijkt naar combinaties van processen en producten, kunnen er veel FMEA’s zijn die betrekking hebben op een bepaald proces. Er kunnen één of meer referentie- (basis-)FMEA’s zijn, naast een groter aantal specifieke FMEA’s en controleplannen. Elk specifiek onderdeel dat met een proces wordt geproduceerd, kan een eigen FMEA hebben. In principe dienen al deze FMEA’s te worden beoordeeld. De aanbeveling is om in ieder geval de referentie-FMEA te beoordelen, aangezien deze voor alle FMEA’s geldt en de juiste basis vormt. Indien u in specifieke FMEA’s processtappen toevoegt aan de referentie-FMEA, dient u deze eveneens te beoordelen.

Stap 2. Controle van de doeltreffendheid van de beheersmaatregelen en acties en Stap 3. Identificatie van nieuwe faalwijzen

Wij bespreken deze twee punten graag tegelijkertijd, omdat ze nauw met elkaar verband houden. Om doeltreffende controlemaatregelen en doeltreffende reactieplannen voor problemen (OCAP) in te voeren, worden de volgende vijf stappen doorlopen:

Hoe ziet dit er in de praktijk uit?

In het SPC-systeem voegen de gebruikers bij elke afwijking van de controle of van de specificatie een mogelijke oorzaak en de genomen maatregel toe. Zij voeren een nieuwe meting uit om te controleren of de maatregel effectief was en het probleem is opgelost. Indien de maatregel niet effectief is of het probleem te vaak voorkomt, moeten wij preventieve maatregelen nemen om het probleem te verhelpen of de juiste oplossing te onderzoeken.

Figuur 2: OCAP in geval van „Out of Control“ of „Out of Spec“

In figuur 2 ziet u een voorbeeld van het OCAP-scherm. De volledige lijst met oorzaken wordt aan de gebruiker getoond en op basis van de oorzaak kan de gebruiker de juiste maatregel nemen. Om dit mogelijk te maken, kunnen vooraf gedefinieerde lijsten met oorzaken en maatregelen worden aangemaakt en kunnen koppelingen tussen oorzaken en maatregelen worden gelegd. Deze lijst kan worden opgesteld op basis van het controleplan. De lijst kan op de werkvloer worden gecontroleerd en eventuele omissies kunnen worden teruggekoppeld naar het FMEA-proces.

Er zijn nu een aantal mogelijkheden bij het gebruik van de OCAP:

Ad 1: Indien de gebruiker de oorzaak van het probleem niet kan achterhalen, betekent dit dat de gebruiker ofwel onvoldoende is opgeleid, ofwel dat het probleem niet correct is vastgesteld. In beide gevallen betekent dit dat de huidige controlemaatregelen niet doeltreffend zijn en dat het probleem moet worden geanalyseerd en de gebruikers moeten worden bijgeschoold, ofwel dat er sprake is van een mogelijke nieuwe faalwijze die aan de FMEA moet worden toegevoegd.

Een voorbeeld van een manier om Datalyzer SPC in dit geval in te zetten, is door de procesnotities en de maatregelen die bij elke afwijking in de grafieken (OOC, OOS enz.) zijn genomen, opnieuw te bekijken.

Figuur 3: Procesopmerkingen uit een controlekaart

Figuur 3 toont een voorbeeld van procesopmerkingen in een controlekaart. Uit de hoge frequentie van afwijkingen (7 OOC’s in één week) en de bijbehorende opmerkingen blijkt dat er een grote kans bestaat dat er iets mis is in het proces, wat deze frequente valse alarmen veroorzaakt; dit duidt op een nieuwe, nog niet onderkende storingsmodus.

Ad 2: Indien het probleem bekend is maar niet in de FMEA is geïdentificeerd, moet de FMEA worden aangepast.

De bovenstaande voorbeelden zijn precies wat wordt bedoeld met „2. Controle van de doeltreffendheid van de beheersmaatregelen en acties en 3. Identificatie van nieuwe storingsmodi”; in plaats van kostbare evaluaties uit te voeren waarbij het niet altijd mogelijk is alle problemen op te sporen, dient dit dan ook in het huidige proces te worden geïntegreerd. Er is nog een andere mogelijkheid die hierboven niet is beschreven, namelijk dat het probleem wordt veroorzaakt door een eerder proces dat buiten het toepassingsgebied van de bestaande FMEA valt, of dat een in dit proces veroorzaakt probleem pas later aan het licht komt, bijvoorbeeld tijdens de assemblage of het testen.

Om ervoor te zorgen dat problemen tijdens de analyse van een kwestie op de juiste wijze worden aangepakt, dient hierover overleg te worden gevoerd met de verantwoordelijke voor de betreffende FMEA. Dit geldt eveneens voor klachten van klanten; het bijwerken van de FMEA dient dan ook een integraal onderdeel te vormen van de corrigerende en preventieve maatregelen binnen het RFMEA-proces.

Bij een correcte SPC-implementatie moet het mogelijk zijn om feedback vanuit de werkvloer door te geven aan de verantwoordelijke FMEA-ingenieur, en dit is soms een stuk ingewikkelder dan het klinkt. Want hoe weet u welke FMEA hiermee verband houdt? Zoals we hierboven al aangaven, kunnen er namelijk meerdere FMEA’s zijn die verband houden met een controlekaart. Wie moeten wij dan op de hoogte brengen als er een probleem wordt geconstateerd? Alle FMEA-verantwoordelijken of alleen de verantwoordelijke voor de betreffende FMEA’s?

Dit kan per bedrijf verschillen: in sommige gevallen is het eenvoudig en is een controlekaart rechtstreeks gekoppeld aan slechts één FMEA. In andere gevallen kan het veel complexer zijn en moet er tussentijds een evaluatiefase worden ingevoerd om te analyseren welke FMEA’s door het geconstateerde probleem worden beïnvloed.

Maar over het geheel genomen is het integreren van de beoordeling van het controleplan en de FMEA in het OCAP-proces een uiterst effectieve en efficiënte manier om dit onderdeel van de RFMEA ten uitvoer te brengen.

Naast de integratie van de FMEA-beoordeling in het OCAP-proces hebben wij ook een beoordelingsstap nodig wanneer wij attribuutcontrolekaarten aanpassen. In figuur 4 ziet u een voorbeeld van een attribuutcontrolekaart.

Figuur 4: Attribuutcontrolekaart met gegevensinvoer

Indien wij een product inspecteren en een nieuw defect aantreffen dat nog niet is beschreven, kunnen wij dit toevoegen aan de attribuutcontrolekaart, bijvoorbeeld defect 6. In dat geval moeten wij echter ook de FMEA herzien, waarbij het defect als een potentiële faalmodus moet worden toegevoegd en het effect van de faalmodus moet worden geanalyseerd.

Stap 4. Controleer of de SOD-beoordelingen correct zijn

Bij FMEA maken wij gebruik van de factoren ernst, frequentie en detecteerbaarheid (SOD). Aangezien de ernst uiteraard niet tijdens het proces kan worden geverifieerd, richten wij ons op de frequentie en de detecteerbaarheid.

Voor de detectie is de beoordelingsschaal duidelijk gedefinieerd (zie figuur 5 hieronder), zodat wij wellicht alleen de frequenties van de beoordelingsniveaus 2, 3 en 4 hoeven te analyseren, mits de prestaties van de meting toereikend zijn op basis van een MSA-onderzoek.

In figuur 6 ziet u de frequentiescore volgens de AIAG.

Figuur 5: Detectiegraad volgens AIAG

Figuur 6: Beoordeling van de frequentie volgens de AIAG

Bij attribuutgrafieken houden deze waarden rechtstreeks verband met het percentage afwijkingen. Bij variabele onderzoeken kunnen wij het voorspelde percentage buiten de specificaties eenvoudig berekenen op basis van de verdelingscurve en de specificaties. In figuur 7 zien wij het voorspelde percentage buiten de specificaties, dat gelijk is aan de som van het percentage boven de USL en het percentage onder de LSL.

Figuur 7: Histogram met het voorspelde percentage dat buiten de specificaties valt

In dit geval verwachten wij een afwijking van 0,9812% buiten de specificaties, dus nemen wij de eerstvolgende hogere classificatie, namelijk een 7. (1 op 100). De classificatie voor de kans op optreden in onze FMEA dient in overeenstemming te zijn met de resultaten die in het SPC-systeem zijn vastgesteld.

Zouden we Ppk kunnen gebruiken als indicatie voor het optreden van afwijkingen? Niet echt, omdat Ppk alleen rekening houdt met de meest kritische specificatielimiet; maar als we ervan uitgaan dat het proces binnen de doelwaarden ligt en we tweezijdige specificatielimieten hanteren, geeft de volgende tabel een indicatie van het verband tussen Ppk en het optreden van afwijkingen.

Maar het bovenstaande is wederom een vereenvoudiging van de werkelijkheid. Ten eerste moeten wij, wanneer wij kijken naar de voorspelde percentages die buiten de specificaties vallen, beschikken over een proces dat onder controle is; anders kan het voorspelde percentage buiten de specificaties willekeurig zijn en zou de frequentie 10 moeten zijn.

Ten tweede: welk tijdsbestek nemen wij in aanmerking? Voor een betrouwbare voorspelling moet u ten minste honderd metingen uitvoeren, maar als wij een zeer lang tijdsbestek hanteren, is de kans groter dat er uitschieters optreden. Een goed compromis is om voor deze evaluatie de laatste 125 metingen te gebruiken.

Het meest complexe aspect is wellicht dat er veel controlekaarten betrekking hebben op dezelfde storingsmodus. Als we bijvoorbeeld de temperatuur van een boorkop als belangrijke controleparameter bekijken, dan hebben we voor elke machine een afzonderlijke controlekaart; in plaats van één voorspeld percentage dat buiten de specificaties valt, hebben we er dus meerdere. Men zou kunnen aanvoeren dat we het gemiddelde van alle machines moeten nemen, maar een product wordt niet op een gemiddelde machine vervaardigd; daarom is het beter om de slechts presterende machine als maatstaf te nemen en dat cijfer te gebruiken voor de verificatie van het aantal voorvallen.

Om een groot aantal beoordelingen te voorkomen, kunnen wij de incidentheidsscore toevoegen aan de controlekaart. Indien het ‘voorspelde uitvalpercentage’ het ‘referentie-uitvalpercentage’ overschrijdt, wordt er automatisch een waarschuwing verzonden naar de verantwoordelijke ingenieur. Deze dient de situatie te analyseren en eventueel de aanpassing van de incidentheidsscore in de betreffende FMEA’s in gang te zetten.

Stap 5. Bestaande documenten bijwerken

In principe geldt dat, indien bij alle hierboven beschreven stappen afwijkingen worden geconstateerd tussen de betreffende actuele FMEA en de praktijk, alle output en aan de FMEA gerelateerde documenten moeten worden bijgewerkt en dat eventuele corrigerende maatregelen moeten worden toegevoegd om het proces te verbeteren. Net als bij alle andere instrumenten voor continue verbetering dient er een lijst met RFMEA-maatregelen en wijzigingsverslagen van de SOD-beoordelingen vóór en na de RFMEA te worden bijgehouden; dit kan worden gedaan in de Datalyzer FMEA-software.

Slotopmerking

In deze blog hopen wij u inzicht te hebben gegeven in hoe u RFMEA kunt implementeren als een proces van voortdurende verbetering. Uiteraard moeten er daarnaast organisatorische maatregelen worden genomen om de taken aan de juiste personen toe te wijzen, en dient u goed na te denken over goedkeuringsprocedures en deze in te voeren. Neem gerust contact met ons op als u aanvullingen of verdere vragen heeft.