Como prevenir erros humanos na produção a laser e melhorar a qualidade

Nos ambientes de fabrico modernos, os sistemas a laser atingem hoje em dia um nível excecional de precisão e repetibilidade. No entanto, continuam a ocorrer problemas de qualidade, retrabalho e atrasos na produção. Para muitas empresas, estes erros são particularmente críticos, uma vez que, muitas vezes, só são detetados depois de já terem sido investidos materiais, tempo de máquina e mão-de-obra. 

A maioria dos erros na produção a laser ocorre muito antes de uma peça ser efetivamente marcada, gravada ou cortada. Entre as causas mais comuns contam-se: números de série introduzidos manualmente, dados de importação incorretos, versões de ficheiros erradas, parâmetros de laser alterados, instruções de trabalho pouco claras, aprovações em falta e inconsistências de dados entre diferentes soluções de software. Embora um único erro pareça, muitas vezes, insignificante, as consequências podem ser significativas. 

Especialmente em setores regulamentados, como a tecnologia médica, a eletrónica ou o setor automóvel, mesmo os desvios mais pequenos podem comprometer a rastreabilidade e levar a ações corretivas dispendiosas. 

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• Introdução manual de dados

Os dados variáveis estão entre as aplicações mais comuns da marcação a laser industrial atualmente. Isto inclui aplicações nas áreas da marcação direta de peças (DPM), marcação de números de série e rastreabilidade (por exemplo, números de lote, marcações UDI, informações específicas do cliente). Se estes dados forem transferidos ou editados manualmente, o risco de erros de introdução aumenta significativamente. Basta um único dígito trocado para comprometer a rastreabilidade de um produto.

• Dados de produção desatualizados

Muitas empresas gerem ficheiros de produção localmente ou em vários sistemas em simultâneo. Isto aumenta o risco de que layouts desatualizados, informações incorretas sobre o produto, etiquetas não aprovadas ou logótipos obsoletos cheguem à produção. Tais erros passam frequentemente despercebidos durante muito tempo, especialmente no caso de encomendas recorrentes.

• Configurações divergentes entre os colaboradores

Os operadores experientes desenvolvem frequentemente os seus próprios procedimentos. O que pode parecer útil a curto prazo conduz frequentemente a dificuldades a longo prazo. Quanto mais conhecimento for detido exclusivamente por colaboradores individuais, maior é o risco de problemas de qualidade.

• Posicionamento incorreto de componentes

Erros de posicionamento podem resultar em custos significativos, particularmente no caso de componentes de alta qualidade ou peças que já tenham sido maquinadas. Exemplos incluem marcações colocadas incorretamente, logótipos desalinhados, posições de gravação incorretas ou rotulagem imprecisa de peças funcionais. O valor do próprio material desempenha frequentemente um papel secundário. Os custos reais decorrem do valor já investido na peça

• Falta de documentação do processo

Se não for possível rastrear qual o ficheiro que foi utilizado, qual o colaborador que realizou a produção, quais as configurações aplicadas ou quando foram feitas as alterações, a análise da causa raiz torna-se difícil. Sem transparência, muitas vezes não é possível eliminar os erros a longo prazo.

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Muitas empresas respondem a problemas de qualidade com controlos adicionais. No entanto, mais inspeções significam prazos de entrega mais longos, custos mais elevados, mais trabalho administrativo e maior complexidade. Normalmente, os controlos apenas detetam os erros depois de estes já terem ocorrido. Uma abordagem muito mais eficaz é aquela que elimina as fontes de erro antecipadamente. 

A transição da deteção de erros para a prevenção de erros 

As empresas de produção modernas estão a adotar cada vez mais o princípio da prevenção de erros. O objetivo é conceber processos de forma a que os erros nem sequer possam ocorrer. Quatro fatores são particularmente cruciais para tal: 

• Padronização: modelos, processos e configurações definidos reduzem as variações individuais.
• Automatização: as transferências automáticas de dados evitam erros de introdução de dados e aumentam a fiabilidade dos processos.
• Transparência: responsabilidades claras e etapas de produção rastreáveis facilitam a gestão da qualidade.
• Reprodutibilidade: cada encomenda deve produzir resultados idênticos, independentemente do operador. 

No contexto das estratégias da Indústria 4.0, da produção interligada digitalmente e dos crescentes requisitos de qualidade, a rastreabilidade está a tornar-se cada vez mais importante. Atualmente, as empresas precisam frequentemente de poder rastrear: quais os dados utilizados, quando ocorreu a produção, quais as configurações ativas, quais as alterações efetuadas, quais os números de série atribuídos, etc. Uma rastreabilidade contínua não só facilita as auditorias e a documentação de qualidade, como também permite uma análise significativamente mais rápida da causa raiz em caso de defeito. 

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Os ambientes de produção digitais e conectados ajudam as empresas a prevenir erros na sua origem. Entre os principais benefícios de uma fábrica inteligente encontram-se: 

• Integração automática de dados 

  Os dados de produção podem ser importados diretamente de sistemas ERP, bases de dados ou outros sistemas empresariais. 

• Gestão centralizada de dados 

  Todas as partes interessadas têm acesso à mesma informação aprovada. 

• Processos protegidos 

  Os parâmetros e modelos de materiais aprovados reduzem o risco de alterações indesejadas. 

• Histórico de produção rastreável 

  As alterações e as etapas de produção podem ser documentadas e rastreadas. 

• Resultados consistentes 

  Os processos padronizados garantem uma maior repetibilidade entre turnos, locais e colaboradores. 

Conclusão: a qualidade não é criada apenas pela máquina 

A maioria dos erros de produção não ocorre durante o processo de corte a laser. Surgem nos processos que antecedem esse processo. Ao padronizar os fluxos de dados, reduzir a intervenção manual e criar transparência, é possível prevenir erros a longo prazo. É por isso que as empresas de fabrico mais bem-sucedidas não se concentram apenas no desempenho das suas máquinas a laser. Elas investem em processos estáveis, fluxos de trabalho reproduzíveis e rastreabilidade contínua. Foi exatamente por isso que o software de laser Ruby® foi desenvolvido.