Rendimiento de primera pasada:qué es, fórmula y cómo mejorar

La calidad tal vez se entienda mejor y se aplique en las industrias de componentes de alta precisión, como la aeroespacial y de defensa, así como en la fabricación de dispositivos médicos. Dicho esto, todos los fabricantes tienen en cuenta los defectos, las reelaboraciones, los desechos y sus costos asociados.

A la vanguardia de las métricas de calidad, First Pass Yield es un KPI útil para monitorear, ya que responde una pregunta clave para los gerentes:¿Qué tan efectivos somos en la fabricación de piezas de calidad?

¿Qué es el rendimiento de la primera pasada?

First Pass Yield (FPY), también conocido como rendimiento de rendimiento, mide las unidades de calidad producidas como un porcentaje del total de unidades que comenzaron el proceso.

Hay una razón muy sencilla para que los fabricantes realicen un seguimiento y mejoren el FPY:Reducir el desperdicio. Cuando se crean piezas de desecho o unidades que requieren reelaboración, se generan desechos de varias formas:

• El material se desperdicia si la pieza debe desecharse
• La mano de obra se desperdicia al producir chatarra o dedicar tiempo a reelaborar
• Hay depreciación de máquinas herramienta para piezas que no generarán ingresos
• Hay costos de oportunidad en el sentido de que se podría haber creado una pieza de calidad en su lugar

Tener un rendimiento de primer paso por encima del estándar es una ventaja competitiva. No solo está utilizando sus recursos de manera más efectiva, sino que esto podría generar varios beneficios finales:

• Sus clientes estarán contentos con la alta calidad
• Es más probable que cumpla con los tiempos de entrega
• Puede fijar un precio competitivo

FPY no es de ninguna manera una bala mágica. Centrarse en él exclusivamente sin tener en cuenta otras métricas podría resultar perjudicial. Por eso es importante centrarse en varias métricas (o una métrica compuesta como OEE) al monitorear el rendimiento de la producción.

La fórmula de rendimiento de la primera pasada

Calcular el FPY es bastante simple, ya que simplemente divide el número de piezas buenas por el número total de piezas que comenzaron el proceso y da cuenta de las piezas que requieren reelaboración.

Así es como se ve la fórmula en su forma más simple:

FPY =Unidades de calidad / Unidades totales producidas

Para ejecutar un ejemplo. Esta es la situación:

• Unidades totales producidas:100
• Total de unidades completadas según la especificación de la pieza:95
• Total de unidades que requieren reelaboración:2

Por lo tanto:

• Unidades de calidad:95 - 2 =93
• Unidades totales producidas =100

Rendimiento de la primera pasada =93/100 =93 %

Cómo mejorar el rendimiento de la primera pasada

Mejorar el rendimiento del rendimiento requiere una variedad de factores, incluida la comprensión del rendimiento de los operadores, los equipos y los procesos, garantizar el suministro de calidad del material y tener datos precisos para realizar un seguimiento de los KPI.

Analicemos algunas de las formas prácticas en las que puede abordar el FPY y mejorar su programa de calidad.

Optimizar el trabajo estándar

La optimización de procesos es un componente clave para garantizar que se cumplan los estándares de calidad en la planta de producción. Al analizar los procesos existentes, identificar los cuellos de botella y visualizar los datos de producción, los ingenieros de fabricación y los gerentes de planta pueden desarrollar procesos más eficientes que también pueden mejorar la calidad.

Al observar cómo se fabrican los componentes de calidad, los supervisores pueden asegurarse de que los procesos estén bien detallados para incluir no solo instrucciones (consulte la capacitación a continuación), sino también métricas clave con respecto al tiempo de producción, como configuración y cambios, tiempos de ciclo, tiempos de trabajo, etc. .

Superponer datos de calidad en métricas de producción ayudará a identificar los estándares de trabajo más precisos necesarios para producir unidades de calidad. Estos datos se pueden usar para garantizar que las expectativas sean apropiadas para el rendimiento de primer paso que una organización está buscando.

La optimización de los estándares de trabajo es un caso de uso central de MachineMetrics. Tanto con los datos de producción como con los datos de calidad (que mencionamos a continuación), los estándares de trabajo se pueden actualizar automáticamente para que los estándares de trabajo existentes sigan siendo precisos.

Recopilar datos de calidad precisos en tiempo real

Tener una solución para recopilar automáticamente datos de calidad en tiempo real es increíblemente importante para establecer puntos de referencia de calidad. Las soluciones de recopilación manual no solo requerirán mucho tiempo, sino que también serán propensas a errores, lo que generará estándares de calidad inexactos.

Con una solución de recopilación de datos automatizada, las expectativas se mantienen en línea y se pueden establecer y medir objetivos apropiados. MachineMetrics puede recopilar tanto datos de producción del control de la máquina como datos contextuales clave de los operadores.

Estos datos están estandarizados y contextualizados en tiempo real, e incluso se pueden usar para activar automáticamente flujos de trabajo, como alertar al equipo de calidad.

Usando tabletas en cada máquina, los operadores pueden categorizar la razón por la cual una pieza no alcanza las especificaciones. Esto proporciona datos sobre las razones principales por las que se rechazan las piezas y permite un análisis más profundo para determinar por qué ocurren estos defectos y cómo se pueden solucionar.

Con los cambios apropiados, como ajustar un proceso, se puede mejorar el rendimiento de la primera pasada.

Un ejemplo del Informe de calidad de MachineMetrics. Con un diagrama de Pareto, es fácil identificar las causas más comunes de los problemas de calidad para que pueda comenzar a implementar cambios en el proceso para solucionarlos.

Supervisión del rendimiento y el estado del equipo

La recopilación de datos de rendimiento y salud de la máquina en tiempo real ofrece una variedad de beneficios. A continuación se muestran solo algunos que se incluyen en el paraguas de la calidad.

Alertas en tiempo real:

Se pueden establecer umbrales y eventos de la máquina que notifiquen automáticamente a los miembros del equipo. Por ejemplo, un evento de tiempo de inactividad puede generar un mensaje de texto para el supervisor de la planta, o un problema de calidad de la pieza registrado por un operador podría notificar de inmediato al equipo de mantenimiento. Esto garantiza que los problemas se resuelvan tan pronto como ocurran y pueden tener un impacto inmediato en el rendimiento de calidad de la primera pasada.

Herramientas rotas y desgaste de herramientas:

Cuando las máquinas herramienta fallan, generalmente producen piezas de desecho que podrían haberse evitado. A veces, la máquina seguirá funcionando y producirá cientos de piezas que se desecharán. El monitoreo de herramientas es una solución que utiliza datos de herramientas para comprender el rendimiento de la herramienta para evitar que ocurran problemas de calidad o, al menos, minimizar sus impactos.

Visibilidad y control del piso de producción:

Como gerente, tener una idea de la planta de producción con un vistazo a un tablero lo ayuda a abordar los problemas tan pronto como ocurren. Ya sea que las alertas estén configuradas o no, los tableros de la planta pueden indicar fácilmente dónde se están quedando atrás las máquinas, cuándo las máquinas están inactivas o cuándo se cumplen los estándares de calidad, brindándole el control de la planta que todo gerente espera.

Justin Garland, director de ventas, explica cómo puede crear un flujo de trabajo en MachineMetrics para automatizar las inspecciones de calidad.

Mejore los programas de capacitación y capacite a los operadores

Sus operadores son el alma de la producción y los más cercanos a las máquinas que trabajan a diario. Habilitarlos con visibilidad, instrucción y responsabilidad garantiza que las personas puedan tomar el desempeño en sus propias manos.

Con datos de producción precisos, los procesos pueden ajustarse y detallarse por completo para que los operadores puedan concentrarse más en hacer un trabajo productivo y menos en tomar muchas decisiones de bajo valor. Además, con estándares de trabajo precisos, se establecerán las expectativas adecuadas para que los operadores sientan que las metas son alcanzables.

Esto permite a los gerentes implementar programas de incentivos y brindarles a los operadores instrucciones completamente detalladas, así como visibilidad directamente desde la máquina, a través de tabletas para operadores y paneles de control en el piso de producción. En tiempo real, los operadores tendrán una visión de su posición frente al rendimiento de producción esperado.

Asegúrese de que los proveedores sean de alta calidad

Uno de los componentes más básicos para mejorar el rendimiento de la primera pasada es garantizar que el material comprado a los proveedores cumpla con los estándares de calidad a su llegada.

Hay una variedad de formas de examinar y seleccionar proveedores de calidad, incluida la solicitud de sus certificaciones relevantes, asegurarse de que tengan experiencia en su industria, conocer su potencial de capacidad, hablar con otros clientes, solicitar una cotización, participar en una inspección de su suministro. , etc.

Si el material de mala calidad entra por la puerta, el rendimiento de calidad de primera pasada solo se convertirá en un desafío mayor para su equipo.

Mejorar la calidad con MachineMetrics

La plataforma de datos industriales de MachineMetrics captura, estandariza y contextualiza los datos de producción en tiempo real y los propaga en informes y paneles preconstruidos y personalizados.

Los gerentes, operadores y varias partes interesadas en mantenimiento, producción y calidad pueden tomar medidas inmediatas sobre los datos o usar informes históricos para sumergirse en análisis más profundos y estrategias de optimización de procesos.

Lleve su programa de calidad al siguiente nivel. Obtenga más información sobre cómo MachineMetrics reduce los desechos o reserve una demostración con nuestro equipo hoy.