APQP Advanced Product Quality Planning

APQP o Advanced Product Quality Planning, es un marco de procedimientos y tcnicas utilizadas para el desarrollo de productos en la industria, en particular la industria automotriz. Es muy similar al concepto de Diseo para Six Sigma (DFSS). El APQP al igual que el PPAP, AMEF, SPC y MSA son consideradas las Core Tools del sector automotriz y es un requisito de la especificacin tcnica ISO/TS 16949.

Se trata de un proceso definido para un sistema de desarrollo de productos para General Motors, Ford, Chrysler y sus proveedores. Segn AIAG (Automotive Industry Action Group), el propsito del APQP es producir un plan de calidad del producto que apoye el desarrollo de un producto servicio que satisfaga las necesidades del cliente.

El APQP es un proceso desarrollado a finales de 1980 por una comisin formada por Ford, GM y Chrysler. Esta herramienta es utilizado hoy en da por estas tres empresas, sus proveedores y algunas filiales. El APQP sirve de gua en el proceso de desarrollo y tambin es una forma estndar para compartir los resultados entre los proveedores y las empresas automotrices.

Dicho proceso se enfoca en el desarrollo, la industrializacin y el lanzamiento de nuevos producto. Durante estas fases 23 temas son monitoreados, estos debern estar terminados antes de que la produccin en serie inicie. Algunos temas que son monitoreados son: robustez del diseo, pruebas de diseo y el cumplimiento de las especificaciones, diseo del procesos de produccin, estndar de inspeccin de calidad, capacidad de proceso, capacidad de produccin, embalaje de producto, pruebas de productos y plan de formacin de operadores, entre otros.

El APQP cuenta con 5 fases, estas son:

1. Planeacin y definicin del programa

2. Diseo y desarrollo del producto

3. Diseo y desarrollo del proceso

4. Validacin del producto y del proceso

5. Retroalimentacin, evaluacin y acciones correctivas

AMEF Anlisis del Modo y Efecto de Falla

AMEF o Anlisis del Modo y Efectos de Fallas,es una metodologa utilizada durante el desarrollo delproducto y del proceso, para asegurar que se han considerado los problemas que potencialmentese puede presentar y que pueden afectar la calidad del producto y/o su desempeo.Como tal, surge la necesidad de elaborar los AMEFs durante el proceso de Planeacin Avanzadade la Calidad (APQP), y proporcionar informacin de entrada para el desarrollo del Plan de Control. Esta herramienta tambin es conocida por ser parte de las Core Tools del sector automotriz y un requerimiento de la especificacin tcnica ISO/TS 16949. Cabe mencionar que esta herramienta tambin es conocida por sus siglas en ingles como FMEA Failure Mode and Effects Analysis.

Existen dos tipos de AMEF: de Diseo y de Proceso.El AMEF es una herramienta para mejorar la confiabilidad del producto, y se puede describir demanera general como un mtodo para identificar la severidad de los efectos potenciales de fallas ypara estimar la probabilidad de ocurrencia de las causas de las fallas. Proporciona as una base para implementar medidas que reduzcan los riesgos.

Los cambios del la tercera edicin a la cuarta del AMEF son los siguientes:

El formato tiene la intencin de ofrecer una lectura ms fcil. Se incluye un ndice. Se usan iconos para indicar prrafos clave y entradas visuales Se ofrecen ejemplos y texto adicionales para mejorar la utilidad del manual y ofrecer unms estrecho control dentro del proceso de AMEFs conforme se desarrolla. Se refuerza la necesidad de apoyo y soporte de la administracin. Se define y enfatiza el entendimiento de los enlaces entre AMEF de Dieo y AMEF de proceso, as como la definicin de enlaces con otras herramientas. Mejoramientos en las tablas de rangos de la severidad, ocurrencia y deteccin, demanera que sean de ms sentido en el anlisis y uso en el mundo real. Se introducen mtodos alternativos que actualmente son aplicados en la industria. Se adicionan Apndices, los cuales tienen formatos de ejemplo y aplicaciones de casosms especiales de AMEFs. El enfoque del formato estndar se ha reemplazado con varias opciones querepresentan aplicaciones actuales de AMEFs en la industria. La sugerencia de que el NPR no sea usado como el medio primario para evaluar riesgos. La necesidad del mejoramiento se ha revisado incluyendo un mtodo adicional, y el usodel umbral para NPRs es clarificado como una prctica que no es recomendada.

SPC Control Estadstico de Proceso

SPC por su siglas en inglesstatistical process control, mejor conocido en espaol como control estadistico de proceso, songrficos de control, que permiten usar criterios objetivos para distinguir variaciones de fondo de eventos de importancia. Casi toda su potencia est en la capacidad de monitorizar el centro del proceso y su variacin. Esta herramienta tambin es considerada al igual que el APQP, PPAP, AMEF y MSA parte de las Core Tools del sector automotriz y es un requerimiento de la especificacin tcnica ISO/TS 16949.

Conceptos Fundamentales de SPCLa filosofa de administracin por calidad total se basa en el mejoramiento constante del proceso,con la finalidad de prevenir que se elaboren productos servicios defectuosos.Por lo tanto un elemento fundamental en esta filosofa es el control del proceso.Es indispensable este control, pues en todo proceso est latente el fenmeno de la variabilidad.

VariabilidadLos factores que provocan este fenmeno son entre otros:

La maquinaria herramienta empleada, que no trabaja siempre de la misma manera La materia prima, que no tiene en todo momento las mismas caractersticas El factor humano, cuyo trabajo depende de muchas circunstancias externas e internas

Con el control del proceso no se trata de suprimir la variabilidad sino de reducirla

SPC en la Industria AutomotrizEl SPC tiene una amplia aplicacin en la industria automotriz, enfocado a los siguientes aspectos:

Obtener y procesar datos que permitan establecer el comportamiento de los procesos parasu control La satisfaccin del cliente como principal meta del negocio La organizacin debe cumplir con su compromiso de mejora Los mtodos estadsticos bsicos pueden ser usados para que el esfuerzo de mejora seaefectivo Prevenir antes que corregir Mejorar el desempeo de los procesos

Puntos Bsicos del Manual SPC1. La recoleccin de los datos y el uso de mtodos estadsticos para interpretarlos no es fines ens mismos La intencin es entender el proceso como una base de las acciones a tomar.

2. Los sistemas de medicin son crticos para el anlisis apropiado de los datos, y deben ser bienentendidos antes de la recoleccin de datos del proceso. Cuando tales sistemas carecen decontrol estadstico o su variacin consume una porcin substancial de la variacin total en losdatos de proceso, pueden originarse decisiones inapropiadas.

3. Los conceptos bsicos del estudio de la variacin y el uso de tcnicas estadsticas para mejorarsu desempeo, pueden aplicarse a cualquier rea. Sin embargo, el material del Manual SPC estenfocado a las aplicaciones en procesos de manufactura.

4. La aplicacin de tcnicas estadsticas a la salida del proceso (partes) debe ser slo el pasoinicial. El proceso es el que genera esta salida, por lo cual hay que enfocar los esfuerzos conocersu desempeo y mejorarlo.

5. En el manual se ilustra la aplicacin del SPC con ejemplos. Se recomienda que losparticipantes lo apliquen en casos reales de su organizacin.

6. El manual SPC es un primer paso hacia el uso de mtodos estadsticos y no reemplaza lanecesidad de los usuarios de incrementar su conocimiento de mtodos estadsticos y su teora.Los lectores deben ser alentados a aspirar a una educacin estadstica formal. En aquelloscampos en que se exceda lo cubierto por este manual el lector debe buscar a la persona quetenga el conocimiento requerido y consultarla para aprender la tcnica apropiada.

MSA Anlisis del Sistema de Medicin

El propsito del Manual MSA es proporcionar una gua para evaluar la calidad de un sistema demedicin. Esta herramienta al igual que el APQP, PPAP, AMEF y SPC es considerada parte de las Core Tools del sector automotriz y es un requerimiento de la especificacin tcnica ISO/TS 16949.

Sistemas de medicin.El Manual MSA desarrollado por la AIAG, trata con sistemas de medicin, entendidos estos como el conjunto deinstrumentos o gages, patrones, operaciones, mtodos, dispositivos, software, personal, medioambiente y supuestos usados para cuantificar una unidad de medida o preparar la evaluacin deuna caracterstica o propiedad a ser medida.Es el proceso completo usado para obtener mediciones.

Calidad de las mediciones.El concepto bsico del MSA es la calidad de las mediciones, que son las propiedades estadsticasde mediciones mltiples obtenidas de un sistema de medicin operando en condiciones estables.

Bias y varianza.Son las propiedades estadsticas ms comunmente usadas para caracterizar la calidad de losdatos.Bias se refiere a la localizacin de los datos en relacin al valor de referencia (mster).La varianza se refiere a la dispersin de los datos.

Una de las razones ms comunes de la baja calidad de los datos es la excesiva variacin delsistema de medicin.

Una proporcin importante de esta variacin puede deberse a la interaccin del sistema demedicin y su medio ambiente. Por ejemplo, un sistema usado para medir el volumen de lquidode un depsito puede ser sensible a los cambios de temperatura ambiente. Entonces, los cambiosen volumen detectados pueden deberse a cambios en la temperatura ambiente y a cambiospropiamente del volumen.

Si la variacin debida a factores del medio ambiente es muy grande puede enmascarar lavariacin en el proceso, y en ese caso los datos del sistema de medicin no son tiles.Una de las partes ms importantes del estudio de sistemas de medicin va dirigido a monitorear ycontrolar su variacin.

Esto significa, entre otras cosas, que se debe aprender cmo interacta el sistema de medicincon su medio ambiente para que sean generados solamante datos de calidad aceptable.Esto es muy similar al enfoque que se aplica para entender y controlar la variacin de un procesode manufactura.

Por lo tanto, un proceso de medicin puede ser visto como un proceso de manufactura queproduce nmeros (datos) como resultados.

El ver un sistema de medicin de esta manera es til porque nos permite traer todos losconceptos, filosofa y herramientas que han sido ya demostradas ser tiles en el rea de controlestadstico de los procesos.

Durante el proceso de medicin se detecta la variacin del proceso, a fin de tener conocimientode:

Lo que el proceso debiera estar haciendo Lo que puede estar mal Lo que el proceso est haciendo

CONCEPTOSMedicinAsignacin de valores a objetos materiales para representar las relaciones entre ellos conrespecto a cierta propiedad en particular.

GageCualquier dispositivo usado para obtener mediciones. Se usa con frecuencia para referirseespecficamente a dispositivos usados en piso. Incluye dispositivos pasa/no pasa.

Estndar Base aceptada para comparacin

Criterio de aceptacin

Valor de referencia

Valor conocido aceptado como valor verdadero, bajo lmites de incertidumbre establecidos.

Discriminacin, legibilidad, resolucinLa ms pequea unidad legible o lmite de deteccin. Es la escala ms pequea de uninstrumento de medicin.

Resolucin efectivaSensibilidad de un sistema de medicin con respecto a la variacin del proceso para unaaplicacin en particular.

Valor de referenciaValor aceptado de un artefacto.Requiere una definicin operacional.Es usado como un sustituto del valor verdadero.

Valor verdaderoValor real de un artefacto.Es desconocido y no se puede conocer.

ExactitudCercana al valor verdadero o a un valor de referencia aceptado.

BiasDiferencia entre el promedio de mediciones observado y el valor de referencia.Es un componente del error sistemtico del sistema de medicin.

EstabilidadCambio de bias a travs del tiempo.Un proceso de medicin estable est en control estadstico con respecto a la localizacin.

LinealidadCambio en el bias sobre el rango de operacin normal.

PrecisinCercana una a otra de lecturas repetidas.

RepetibilidadVariacin en las mediciones obtenidas con un instrumento de medicin cuando se usa variasveces por un mismo evaluador, midiendo la misma caracterstica en la misma parte.Se hace referencia a ella como la variacin del equipo, capacidad o potencial del instrumento ovariacin propia del sistema.

ReproducibilidadVariacin en el promedio de mediciones hechas por diferentes evaluadores usando el mismoequipo de medicin, en la misma caracterstica y en la misma parte.Para calificacin de productos y procesos, el error puede provenir del evaluador, del medioambiente o del mtodo.Se hace referencia a ella como variacin del evaluador.

Estudios de Repetibilidad y Reproducibilidad (Gage R&R GRR).Estimacin combinada de la repetibilidad y reproducibilidad del sistema de medicin.Es una medicin de la capacidad del sistema. Dependiendo del mtodo usado, puede o no incluirlos efectos del tiempo.

Se aceptan tres mtodos para desarrollar los GRR:

Rango

Promedios y rango

ANOVA

Capacidad del sistema de medicinEstimacin de corto plazo de la variacin del sistema de medicin. Por ejemplo, GRR, incluyendogrficas.

Desempeo del sistema de medicinEstimacin de largo plazo de la variacin del sistema de medicin. Por ejemplo, mtodo de lacarta de control.Considera la variacin total.

SensibilidadLa entrada ms pequea que resulta en una seal de salida detectable.Respuesta de un sistema de medicin a los cambios en la caracterstica medida.Est determinada por el diso del gage (discriminacin), por la calidad inherente del equipo(fabricante), el mantenimiento y las condiciones de operacin.

ConsistenciaEl grado de cambio de la repetibilidad a travs del tiempo.Un proceso de medicin consistente est dentro de control estadstico con respecto al ancho(variabilidad).

UniformidadEs el cambio en repetibilidad sobre el rango normal de operacin.Es la homogeneidad de la repetibilidad.

Incertidumbre de medicinEs un estimado del rango de valores en los cuales se cree que el valor verdadero se encuentracontenido.Se usa para describir la calidad del valor medido.

Estndares y trazabilidadLa mayora de los pises industrializados mantienen una institucin que representa el ms altonivel de autoridad en metrologa.Normalmente proporcionan servicios de medicin y mantienen estndares de medicin paraapoyar a la industria en disponer de mediciones trazables.Estas instituciones nacionales mantienen relaciones entre ellas y establecen Acuerdos deReconocimiento Mutuo (Mutual Recognition Arrangements MRAs).

TrazabilidadDefinicin de ISO: Es la propiedad de una medicin o el valor de un estndar mediante el cualpuede relacionarse con referencias establecidas, usualmente estndares nacionales ointernacionales a travs de una cadena no interrumpida de comparaciones, todas las cualestienen incertidumbres establecidas.

La trazabilidad puede ligarse a valores de referencia o estndares consensados entre el cliente yel proveedor.

No todas las organizaciones tienen laboratorios de metrologa dentro de sus instalaciones, ydependen de laboratorios independientes para servicios de calibraciones de trazabilidad. En estoscasos se debe asegurar que el laboratorio externo est acreditado. De acuerdoa ISO/IEC 17025.

Sistemas de calibracinEs un conjunto de operaciones que establecen, bajo condiciones especficadas, la relacinentre un dispositivo de medicin y un estndar trazable de valor de referencia y deincertidumbre conocidos.La calibracin puede tambin incluir etapas para detectar, correlacionar, reportar o eliminarmediante ajustes cualquier discrepancia en la exactitud del dispositivo de medicin comparado.

Cada evento de calibracin incluye todos los elementos necesarios, incluyendo: estndares,equipo de medicin por verificar, mtodos y procedimientos de calibracin, registros y personalcalificado.El sistema de calibracin es parte del sistema de gestin de calidad de una organizacin y debeser incluido en los requerimientos de las auditoras internas.