Ford Motor Company

Aunque en la variedad está el gusto, también es la pesadilla de las empresas de fabricación. Los diseñadores e ingenieros deben tener en cuenta las inevitables variaciones, pequeñas o no, de los productos que salen de la línea de fabricación. Algunas empresas, como Ford, se preparan para la variación desde el inicio de su ciclo de desarrollo de productos. Otras cruzan sus dedos, comienzan a fabricar y arreglan el desastre más tarde.

Para comprender los problemas que puede presentar la variación, hay que recordar que nada de lo que se fabrica es perfecto. Los datos de diseño asistido por ordenador (CAD) representan la intención del diseño nominal teórico, el ideal, y no la calidad o el rendimiento reales del producto que se envía al cliente. El diseño asistido por ordenador no fabrica nada; los procesos reales de fabricación y ensamblaje sí lo hacen. El hecho de que un diseño parezca correcto en CAD no significa que vaya a fabricarse correctamente en la planta.

Un producto tan sencillo como un cilindro de una pulgada de diámetro nunca mide exactamente una pulgada de diámetro en la vida real. Sale de fábrica un poco grueso, fino o ligeramente deformado. En función de las tolerancias especificadas por el diseñador del producto (y de la capacidad de la planta), la variación puede ser tan acusada que, cuando se combina con otras piezas variables, el producto resultante falla.

Todo diseño conlleva un riesgo. En algunas cuentas, hasta la mitad de los desechos y repeticiones de trabajos se derivan de una gestión deficiente de la tolerancia y las variaciones. Además, las empresas gastan enormes sumas de dinero en hacer frente al coste de la mala calidad, incluido el rediseño, las solicitudes de cambio de ingeniería, las retiradas de productos, la garantía, la responsabilidad, los retrasos de lanzamiento, los problemas de fabricación crónicos y los daños de imagen. Se calcula que 8 de cada 10 “cuestiones críticas para la calidad” de Seis Sigma se reducen a controlar la variación dimensional.

“Una cosa es asumir un riesgo de diseño calculado y quedarse corto”, explica Bob Gardner, director ejecutivo de Varatech, una empresa que ha creado un software de análisis de tolerancia y ensamblaje llamado Sigmund® para solucionar el problema. “Y otra es estar totalmente ciego ante los problemas que surgen en el momento del lanzamiento debido a la falta de información sobre las distintas relaciones críticas entre las piezas variables. Esto es lo que ocurre si los objetivos de calidad no se definen por adelantado y los datos de tolerancia, si los hay, se aplican de forma arbitraria al final de un diseño. Esta situación puede suponer un gran coste”.

Lograr que la calidad del diseño y la construcción del producto sea predecible

Definir los objetivos de calidad desde el principio es fundamental en opinión de Gardner, quien los define como importantes relaciones de ensamblaje que afectan el ajuste, acabado y función. Pregúntese: ¿qué rasgos importantes de su producto se traducen en calidad? Para la carrocería de un coche de lujo, un indicador de calidad puede ser que un rodamiento de bolas se deslice suavemente por las juntas. Ese sería un objetivo de calidad. Los objetivos de calidad influyen en el rendimiento del producto y en la ausencia de problemas de producción.

Los principales equipos de ingeniería fijan sus objetivos de calidad a partir de fuentes como la evaluación competitiva, estudios de referencia, requisitos de marketing, resultados del análisis de implementación funcional de calidad (QFD), requisitos del usuario, análisis de fallos y manuales como el Machinery's Handbook para las relaciones mecánicas.

Una vez identificados y cuantificados los objetivos de calidad, se establecen unas metas cuantificables que serán las que impulsen el diseño. Por ejemplo, Ford Motor Company utiliza Sigmund de Varatech en estudios comparativos para determinar cuál de los varios conceptos de diseño es más capaz o estable en cuanto a la variación, la sensibilidad geométrica y el cumplimiento de los
objetivos de calidad predefinidos. Los objetivos de calidad determinan qué estudios impulsados por Sigmund son necesarios: Worst Case, Modified RSS o Monte Carlo Tolerance. Tradicionalmente, estos estudios se han llevado a cabo a mano o mediante una hoja de cálculo, sin ninguna vinculación con el software de CAD utilizado en el diseño, lo que dificulta el desarrollo, la actualización y el mantenimiento de toda la información de tolerancia/variación. Por el contrario, Sigmund facilita a los diseñadores la demostración con datos objetivos basados en CAD de que el diseño es capaz de cumplir todos los objetivos de calidad antes de que el diseño o las herramientas salgan a la luz. Los equipos pueden evitar desde el principio todos los retrasos y los costes significativos asociados a una mala calidad, así como disponer de una base de referencia a la que volver si es necesario.

Ford: la calidad del diseño es lo primero

Ford utiliza Sigmund con el software SOLIDWORKS® 3D CAD para garantizar una calidad superior. Glenn Reed, un experto técnico mecánico de Ford residente en Dearborn, Michigan, es un usuario avanzado. Reed utiliza el software SigmundWorks, Sigmund ABA y SOLIDWORKS a fin de comprobar los nuevos diseños de proveedores globales e ingenieros de plantilla para los sistemas de información y entretenimiento, incluidos DVD, CD y radios. Se asegura de que cumplen la intención funcional y los objetivos de construcción antes de presentar las herramientas.

Reed comienza a trabajar en un diseño importando un archivo IGES, STEP o Parasolid a SOLIDWORKS. “SOLIDWORKS es una potente herramienta para importar diseños, depurarlos y parametrizarlos, sea cual sea su origen, con FeatureWorks®”, afirma.

A continuación, recurre a SigmundWorks, el producto de análisis de Varatech para el software de SOLIDWORKS. Como producto Certified Gold Product, SigmundWorks está totalmente integrado con el software de SOLIDWORKS y funciona dentro de su interfaz. Para evaluar la calidad, Reed analiza miles de escenarios hipotéticos a la vez, ajustando dimensiones, tolerancias y variaciones a voluntad.

“SigmundWorks nos ayuda a definir y comprender nuestros requisitos de construcción desde el principio”, afirma Reed. “Sabemos que el impacto de cada característica, dimensión y tolerancia de un diseño influye en el coste, la complejidad de la fabricación y el ensamblaje”.

Sigmund en acción en Ford

Por ejemplo, Reed utilizó SigmundWorks para llevar a cabo estudios de coincidencia entre patrones de orificios y salientes en una interfaz entre el panel de acabado electrónico (EFP) y el panel de acabado central (CFP) en el Ford Flex de 2009. Los estudios se diseñaron para garantizar que las piezas se ensamblasen correctamente, así como para mantener una separación uniforme alrededor de los botones.

El EFP se ubica en el CFP mediante un localizador de dos vías y otro de cuatro vías, y se sujeta con 17 cierres. El análisis inicial de coincidencia de patrones de orificios de SigmundWorks reveló que había problemas con el 5 % de los ensamblajes que utilizaban orificios para tornillos originales de 3 mm de diámetro en el EFP. Los orificios se ampliaron progresivamente a 3,8 mm mediante el análisis de coincidencia de patrones hasta alcanzar el 100 % de la construcción proyectada. “Este tipo de análisis de coincidencias entre orificios y pasadores es prácticamente imposible de realizar a mano”, afirma Reed. “Con Sigmund, simplemente deducimos lo que se necesitaba en cuanto a tamaño y tolerancia posicional para asegurar un montaje adecuado. Fue fácil y muy rápido”.

En otro caso, Ford pudo comprobar que el ensamblaje de un reproductor de CD funcionaba como estaba previsto, excepto cuando se utilizaba con discos excesivamente deformados. A pesar de que exponer un disco al calor o a la luz solar es técnicamente fallo del cliente, Ford utilizó SigmundWorks y SOLIDWORKS para modificar las dimensiones de la guía de disco para hacer que el sistema fuera más resistente y asegurar la correcta carga y expulsión de discos ligeramente deformados. De este modo, Ford evitó la percepción de un defecto en el diseño.

En otra ocasión, Ford descubrió que las perillas de la radio de un nuevo modelo de coche que estaba a punto de salir al mercado estaban un poco flojas. Se trataba de un problema menor que no repercutía en el funcionamiento global, pero que sí tenía un fuerte impacto en la calidad percibida. Con el software de análisis de ensamblajes Sigmund ABA, Ford detectó una ligera “sensibilidad geométrica” oculta en un diminuto hueco entre dos piezas de acoplamiento. En otras palabras, este pequeño hueco creó una importante oscilación debido a que la relación de ensamblaje magnificó su impacto (piense en cómo una pequeña inclinación de la muñeca puede mover la punta de una espada unos cuantos pies). Ford pudo identificar y cerrar fácilmente otra interfaz de funciones para reducir la oscilación. Los datos objetivos del análisis de Sigmund proporcionaron la confianza necesaria para modificar las herramientas del molde de inyección de producción.

Normalmente, Ford ejecuta en Sigmund al menos 5000 simulaciones virtuales de construcciones sobre un diseño de ensamblaje. Es como si la planta creara 5000 prototipos, todos ellos ligeramente diferentes y basados en todas las combinaciones posibles de variaciones dentro de las tolerancias permitidas. A continuación, Sigmund traza un histograma de las construcciones. Si en un diseño inicial el 20 % de las construcciones fallan, los bordes del histograma muestran las construcciones defectuosas en rojo. El color azul significa que cumplen con las especificaciones. Sigmund tiene la capacidad de identificar los errores de diseño nominales y las variaciones típicas en el proceso de montaje con antelación.

Resulta fascinante ver cómo Sigmund anima un diseño de ensamblaje. Este potente software navega a través de miles de construcciones virtuales, ilustrando vívidamente todas las posibles variaciones, pequeñas y no tan pequeñas, que pueden afectar al componente final. Es un ejemplo de cómo la perfección en el diseño es un mito en la producción.

Más ejemplos

Ford también utiliza Sigmund para complementar otros tipos de análisis, incluido el análisis de elementos finitos (FEA). La geometría de FEA normalmente se basa en un modelo nominal que nunca existirá. La adición de variaciones de componentes y ensamblajes reales a la geometría de FEA minimiza la diferencia típica entre los resultados de la simulación y las pruebas. Sigmund tiene en cuenta la variación de componentes y ensamblajes reales, y ofrece representaciones realistas de la geometría del producto fabricado. Por lo tanto, Sigmund permite al equipo de desarrollo analizar lo que realmente se va a producir para obtener representaciones más precisas del rendimiento del producto a medida que sale de la planta.

El ejemplo a la izquierda del chasis metálico de una radio muestra cómo las tolerancias originales permiten crear una caja que no sea cuadrada y que podría ocasionar problemas mecánicos. El análisis FEA (con NEiWorks) de la geometría nominal de la carcasa del chasis de la radio mostró un resultado. La geometría real de la carcasa desviada de Sigmund provocó que los resultados del FEA fueran significativamente diferentes. Una vez fabricados, los efectos compuestos de la variación y la carga en los ensamblajes podrían hacer que un número significativo de estos chasis se deformasen de forma que hubiera que desecharlos. Ford pudo resolver el problema con una rápida mejora de su diseño.

“En Ford, Sigmund impulsa la evaluación de conceptos, el diseño, la selección de materiales, el programa de calidad, el proveedor y la selección de procesos”, afirma Reed. “De hecho, Ford ha creado una nueva regla que afecta a todos los proveedores. Antes del lanzamiento de las herramientas, los proveedores deben llevar a cabo los estudios Worst Case, Modified RSS y Monte Carlo Tolerance mediante el software de simulación para demostrar los objetivos de construcción. No hace falta decir que me encanta la idea”.

Aunque lleva algún tiempo y esfuerzo realizar el análisis de tolerancia y construcción de ensamblajes al principio de un proyecto, ese esfuerzo es insignificante en comparación con el coste y el trabajo que implican los desechos, las repeticiones de trabajos, las reclamaciones de garantía y las retiradas de productos.

“Lo que Sigmund hace realmente es coordinar el desarrollo de productos”, afirma Reed. “Con demasiada frecuencia, las opiniones fijan la dirección que deben llevar los productos. Sin embargo, los datos objetivos son mucho más importantes. Ahora podemos decir: “Aquí están los diseños A, B y C, y los estudios de Sigmund que los acompañan. Como puede ver, el diseño B no cumplirá el objetivo, por lo que tendrá que reducir su estándar de calidad o elegir entre A o C. Con datos objetivos, no hay nada que discutir”.

SigmundWorks es un producto Certified Gold Product, mientras que Sigmund ABA y Sigmund ABA Kinematics para SOLIDWORKS son productos de los Solution Partner. Ford confía en Varatech y en el distribuidor autorizado de software de SOLIDWORKS, DASI Solutions, para recibir formación, soporte e implementación de software de forma continuada.