Estrategia de vigilancia por torque más ángulo en línea de montaje de motores R5

Date
2009
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Publisher
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Abstract
El siguiente trabajo tiene como propósito el robustecimiento de los procesos de atornillado en el área de ensamble de motores de la planta Volkswagen de México, mediante la implementación de una estrategia de vigilancia de torque más ángulo en los procesos de atornillado en las líneas de ensamble de los motores R-4 y R-5, propiciando con esto la creación de procesos más robustos y flexibles. Para llevar a cabo este tipo de investigación sobre la capacidad y confiabilidad del proceso de atornillado en las áreas anteriormente mencionadas, se requiere el uso de modelos estadísticos que incluyan teoría de muestreo, histogramas, gráficas y cuadros de control. De la misma forma el uso de un software (método estadístico avanzado) en nuestro caso QS STAT, para la recopilación, análisis e interpretación de datos (gráficas); este tipo de información será de mucha ayuda para la ejecución de un plan de trabajo correcto y eficiente en el cual se muestran claramente los comportamientos de apriete. La complejidad dentro del proceso de atornillado, hace necesario la incorporación del monitoreo y seguimiento de las tendencias en los aprietes (redes de atornillado) para evitar acciones correctivas en las fallas de los procesos (tornillos degollados o flojos), mediante una anticipación a este tipo de fallas mediante la investigación de los datos generados en cada uno de los aprietes dentro de las líneas de producción volviendo al análisis de datos un poderoso aliado. Con el tiempo se podría llegar a ser totalmente preventivos, es decir, eliminar o prevenir por completo alguna falla por bajo y/o alto torque recurrente en las líneas de producción, esto se vería reflejado en os principales indicadores de análisis de fallas como son el PC4, PC7 y Auditoria de producto, dado que estos indicadores muestran las principales fallas que ocurren en los procesos; y si las logramos eliminar estaríamos bajando dichos indicadores, generando con esto mayores ganancias para la empresa. Cabe mencionar que con el uso adecuado de las herramientas estadísticas, hasta un 95% de los problemas dentro de la línea se pueden resolver. Y por eso radica la importancia de hacer un uso adecuado de los datos generados dentro de los procesos, así como, diseñar procesos auto-controlados y robustos que puedan llegar a reconocer y/o detectar fallas; y que dichas fallas no pasen al siguiente proceso.
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