Ingeniería de calidad en la era de la Industria 4.0
Con la proliferación de las tecnologías digitales en el taller, la ingeniería de calidad se está adaptando a una nueva realidad de fabricación.
La buena noticia es que las tecnologías de la Industria 4. 0 -IoT, big data, IA y visión por ordenador, entre otras - prometen mejorar los esfuerzos en materia de calidad. Dado que los profesionales de la calidad tienen cada vez más la tarea de coordinar los componentes humanos y tecnológicos de los programas de calidad, encontrar el éxito significará maximizar los recursos en estas dos áreas.
Este post analizará las tendencias en ingeniería de calidad y sugerirá algunas formas en que los ingenieros de calidad pueden perfeccionar su conjunto de habilidades para ofrecer el máximo valor a sus organizaciones.
Las grandes tendencias: Big Data y competencias blandas
Un panel de expertos en calidad coincidió en dos conjuntos de habilidades que serán las más importantes para los ingenieros de calidad en la Industria 4.0: el análisis de grandes datos y las habilidades blandas, como la gestión de las relaciones interpersonales, el pensamiento crítico y la creatividad.
Análisis de grandes datos-Lafábrica moderna produce una cantidad abrumadora de datos. Las nuevas tecnologías de supervisión de máquinas registran constantemente los datos de las máquinas y IoT capta cada vez más también la dimensión humana de la calidad. A medida que mejoren la capacidad de los servidores y la tecnología de monitorización, los ingenieros tendrán acceso a datos a una escala antes inimaginable. Cada vez más, se esperará que los ingenieros de calidad utilicen estos datos para fundamentar sus sugerencias. A medida que las fábricas confíen en estos datos para la mejora continua y la garantía de calidad, los ingenieros de calidad tendrán que entender, si no dominar, el uso de grandes conjuntos de datos y la ciencia básica de datos para obtener ideas relacionadas con la calidad.
Estos datos pueden ayudar a los ingenieros de calidad a predecir los cambios en la calidad antes de que se produzcan. Un ingeniero de calidad señaló cómo la analítica de big data ayudó a sus esfuerzos de predicción: "Utilizamos los big data y la analítica para predecir los primeros indicios de desviaciones del proceso estándar y las excursiones potenciales. Esto también nos proporcionaba información sobre los posibles pasos siguientes si se recibía una alerta".
Habilidadesblandas: tan importantes como el análisis de grandes datos, si no más, son las habilidades blandas. Cada vez más, la ingeniería de calidad significa atender a la dimensión humana de la producción. La resolución creativa de problemas y las habilidades interpersonales ayudarán a que los ingenieros de calidad sigan siendo fundamentales en cualquier operación de fabricación.
Como saben los científicos de datos, los grandes conjuntos de datos no resuelven los problemas por sí solos. Los datos desordenados necesitan ser recopilados y organizados. Requieren la intervención y la interpretación humanas. Los ingenieros de calidad realizarán cada vez más el trabajo duro y creativo que hace posible el análisis de datos.
Para tener éxito en la Industria 4.0, los ingenieros de calidad tendrán que ser capaces de enmarcar problemas cuantitativos de fabricación. Tendrán que entender cómo organizar un excedente de datos para proporcionar las perspectivas que desean.
La comunicación también será fundamental para la ingeniería de calidad de la Industria 4.0.
Con la nueva tecnología vendrán nuevas preguntas, nuevas áreas para las pruebas e incógnitas desconocidas. Los ingenieros de calidad se encontrarán en una posición en la que tendrán que explicar nuevos conceptos e iniciativas a públicos técnicos y profanos. Lo harán:
- Explicar las nuevas pruebas y sistemas a los asociados
- Comunicar los resultados a la dirección
- Justificar el uso o la adquisición de nuevos sistemas ante la contratación pública
- Articular un trabajo cada vez más complejo a una amplia variedad de partes interesadas
- Defender los intereses de los clientes
- Mediar entre las partes interesadas
Los ingenieros de calidad que sepan navegar por estas relaciones personales ayudarán a sus operaciones a sacar el máximo partido de una transformación digital.
Impactos específicos de la Industria 4.0
Más allá de estas tendencias generales, hay varias áreas en las que la industria 4.0 afectará a los ingenieros de calidad.
Mejorar el bucle de retroalimentación: conmejores datos se obtendrá una mejor visibilidad de toda la gama de procesos de la fábrica. Esto significa que los ingenieros de calidad podrán sugerir áreas de acción correctiva y preventiva con mayor antelación y precisión. Los ingenieros podrán ver nuevas relaciones entre cada uno de los nodos del bucle de retroalimentación, y se podrán poner en marcha nuevos mecanismos para asegurar la calidad en cada etapa.
Mejora de la prevención/mantenimiento proactivo: los datosrecogidos de las máquinas conectadas a IoT ayudarán a los ingenieros de calidad a prevenir las no conformidades y permitirán a los operarios reparar las máquinas y suavizar los procesos antes de las interrupciones. Las pruebas de esfuerzo aceleradas, la supervisión de procesos en tiempo real y las sofisticadas herramientas de modelado harán que la ingeniería de calidad sea más proactiva que reactiva.
Análisis de la causa raíz: conmás información y una fábrica conectada, será más fácil para los ingenieros de calidad separar la señal del ruido, para identificar la causa raíz de los problemas. Esto puede adoptar la forma de un control estadístico de procesos avanzado, impulsado por la IA, a partir de los datos de supervisión de las máquinas, o de una mayor atención a las dimensiones humanas de la calidad recogidas de las aplicaciones instrumentadas.
Controles de calidad integrados: la Industria4.0 permitirá al ingeniero de calidad integrar sus controles de calidad en máquinas y procesos de formas que superan las capacidades de muchos sistemas de gestión de la calidad (SGC). La inteligencia artificial, en particular, ayudará a los QE a diseñar sistemas de validación y QE que aprendan mientras trabajan, se vuelvan más eficientes y precisos con cada iteración.
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