Compartiendo una visión de calidad poco común: Burley utiliza Minitab® para mejorar las inspecciones en todas las plantas

Burley es reconocido en todo el mundo por sus remolques de bicicleta que establecen el estándar de seguridad, durabilidad y diseño. Los productos de la empresa también incluyen cochecitos multifuncionales y carreolas para correr y, en cuanto a la estabilidad, integridad estructural y otros criterios de seguridad, hacen honor a su nombre con creces. De hecho, la ayuda de Burley fue decisiva en la creación de las normas de seguridad de la American Society for Testing and Materials (ASTM) con respecto a los remolques de bicicleta para pasajeros. “En Burley, nuestra misión es facilitar la aventura”, dice Mary Craighead, gerente de calidad en la sede corporativa de la empresa situada en Eugene, Oregon. “Ayudamos a los padres y las familias a desarrollar la próxima generación de ciclistas, y una gran parte de eso se refleja en nuestro compromiso con la calidad y la seguridad”. Craighead trabaja con ingenieros internos y fabricantes externos para asegurarse de que cada artículo vendido por Burley cumpla o exceda las normas de calidad y seguridad. Para eso es necesario recopilar y analizar una gran cantidad de datos a lo largo del ciclo de vida útil del producto, y Craighead se apoya en Minitab Statistical Software para hacer que esa parte de su trabajo sea más rápida y fácil.

El desafío

Remolque Encore de Burley conectado a la bicicleta

En cuanto a la durabilidad, estabilidad, integridad estructural y otros criterios, los productos de Burley hacen honor a su nombre con creces. La empresa utiliza Minitab para analizar los datos de proceso y asegurarse de que sus productos cumplan o excedan las normas de calidad y seguridad.

En los últimos 12 meses, Craighead ha dirigido la transición de Burley a un sistema más proactivo de administración de la calidad. “Nos dimos cuenta de que podíamos obtener muchos beneficios al mejorar la visibilidad en tiempo real de nuestro proceso de producción”, explica Craighead. “Por supuesto, siempre hemos probado e inspeccionado los productos rigurosamente después de la producción y antes del envío a los clientes, pero queríamos conocer mejor lo que sucede durante la producción real para impulsar esfuerzos más efectivos de mejora continua. Por lo tanto, hemos estado usando Minitab para establecer un rendimiento de referencia y monitorear los procesos de manejo de materiales y sub-ensamble; es mucho más fácil administrar los procesos que podemos medir. Minitab nos ha ayudado a definir métricas muy rápido para nuestros indicadores clave de calidad”.

Craighead usó Minitab por primera vez en la escuela de posgrado y se sintió a gusto con la flexibilidad y facilidad de uso del software. “Para cada curso especializado que tomé, como diseño de experimentos, análisis de sistemas de medición y estudios de fiabilidad, Minitab tenía un componente o función diseñado específicamente”, afirma ella. “También veo una tremenda cantidad de valor en la facilidad de uso y la accesibilidad de los resultados de Minitab en comparación con otros programas, que requieren que el usuario sea muy habilidoso para usar muchas de las herramientas. Minitab hace un gran trabajo al ofrecer ayuda y soporte técnico para hacer que la estadística sea accesible y fácil de entender para casi cualquier persona”.

Además de usarlo para establecer métricas de calidad de referencia en toda la empresa, Craighead también ha usado Minitab para proyectos especializados relacionados con la calidad. “La mayoría de nuestros remolques tienen una estructura de aluminio y cubiertas textiles y la mayoría de los componentes interiores también están hechos de material textil”, explica. “He hecho muchos diagramas de Pareto para centrarme en áreas que posiblemente son más difíciles de fabricar y controlar y que pudieran no estar funcionando de la manera más eficiente posible; recientemente dirigí un proyecto de Six Sigma en colaboración con nuestro fabricante para ayudar a mejorar nuestras costuras y el rendimiento de nuestros tejidos. Minitab fue perfecto para muchos de nuestros análisis de capacidad y gráficas de control.”

Durante ese proyecto de Six Sigma, Craighead descubrió el problema que está tratando de resolver actualmente, uno para el que la ayuda de Minitab resulta idónea. “Revisando los datos históricos, noté que había discrepancias entre lo que los inspectores aquí en la sede de Burley consideraban un defecto frente a lo que los inspectores de nuestro socio de manufactura marcaban como defecto”, señala. “Había cosas que nosotros marcaríamos como una falla aquí en Eugene que los inspectores de la fábrica no estaban viendo, y también había otras cosas por las que la fábrica rechazaría un artículo, pero que nosotros consideraríamos muy menores.”

“Por ejemplo, los inspectores de la fábrica inmediatamente rechazarían una cubierta al encontrar un hilo largo”, dice Craighead. “Nosotros queremos que los hilos al final de una costura tengan menos de un centímetro de largo, así que si un hilo era más largo que eso, los inspectores de las plantas de producción inmediatamente lo marcaban como una falla. Debería ser registrado como un defecto de menor importancia, pero si es el único problema encontrado, todo lo que se necesita es un corte rápido y ¡no tiene sentido desechar toda la cubierta!”

Craighead se dio cuenta de que necesitaba asegurarse de que todos los inspectores de Burley vieran y trataran los defectos de la misma manera.

Cómo ayudó Minitab

Si diferentes inspectores ven un defecto potencial de manera diferente, los resultados de la inspección están sesgados hacia el auditor individual, y eliminar la variación es un objetivo principal de la mejora continua de la calidad. Los evaluadores individuales también pueden ser inconsistentes en sus propios juicios, al aprobar hoy un artículo que podrían rechazar mañana.

“Sospechábamos que había razones específicas por las que podíamos estar viendo esa disparidad entre los registros de inspección”, comenta Craighead. “Pero antes de que pudiéramos hacer nada para corregirlo, necesitaba saber exactamente en qué discrepaban los diferentes inspectores y qué tan distantes estaban”.

Craighead usó Minitab para configurar un análisis de concordancia de atributos, que es un tipo de análisis de sistemas de medición. A diferencia de los estudios R&R del sistema de medición, que se utilizan para evaluar la precisión de medidas continuas como la longitud, la anchura o el peso, un análisis de concordancia de atributos evalúa qué tan consistentes son los evaluadores al calificar los artículos usando clasificaciones cualitativas. Por ejemplo, los inspectores pueden estar clasificando artículos como pasa o no pasa, o en una escala del 1 al 5.

Craighead seleccionó una muestra de 10 cubiertas de remolque para el análisis, seis de las cuales se modificaron para que no superaran la inspección de la empresa y cuatro de las cuales se fabricaron según las especificaciones y eran consideradas aceptables. Luego, ingresó el número de muestras, evaluadores y réplicas en Minitab para crear un estudio en el que cada participante, cuatro de la sede corporativa de Burley (dos inspectores con experiencia y dos nuevos) y cuatro de la planta de producción en China (dos inspectores con experiencia y dos nuevos), evaluó cada cubierta de la muestra dos veces. Para asegurar que el estudio de concordancia de atributos se realice correctamente, Minitab genera automáticamente una hoja de trabajo para facilitar el registro y análisis de los datos.

Burley - Cuadro de diálogo de concordancia de atributos

Para configurar un análisis de concordancia de atributos en Minitab, simplemente ingrese el número de artículos que se evaluarán, el número de evaluadores y el número de réplicas deseadas.

Burley - Datos de atributos

Minitab crea automáticamente una hoja de trabajo de recolección de datos que organiza y dispone los datos para un análisis adecuado.

Resultados

Un análisis de concordancia de atributos puede mostrar que los evaluadores juzgan los factores cualitativos de una forma muy consistente. Alternativamente, puede revelar que algunos miembros del equipo hacen evaluaciones muy diferentes del resto, o incluso que evaluadores individuales no siempre califican el mismo artículo del mismo modo.

Después de recopilar y analizar sus datos, Craighead pudo comprobar que no todos los evaluadores de la sede de Burley y los de la planta de producción estaban evaluando los mismos artículos de la misma manera. “El porcentaje general de exactitud, es decir, qué tan bien coinciden nuestros inspectores con los valores estándar y entre ellos, estaba por debajo de 60%”, afirma. “Mientras tanto, la paridad entre los inspectores con experiencia tanto de Burley como del socio de producción era mucho más alta. De modo que el análisis también indicó, como sospechábamos, que la paridad de nuestros inspectores no era exactamente como debía ser.”

Sin embargo, más allá de simplemente confirmar las sospechas de Craighead, los resultados del análisis también identificaron áreas en las que el equipo podía hacer mejoras a través de capacitación, desarrollo de normas más claras y otras acciones. “Fuimos capaces de identificar dónde presentaban mayor variación las evaluaciones, examinar de cerca los tipos de defectos y determinar cómo asegurarnos de que todos estuviéramos tratando los mismos defectos consistentemente, sin importar el nivel de experiencia.”

Un análisis de concordancia de atributos suele revelar puntos débiles en el sistema general de evaluación, más que problemas con los evaluadores individuales, lo que resultó absolutamente cierto en la experiencia de Craighead. “Descubrimos que era más probable que los inspectores nuevos calificaran un 'no pasa' como 'pasa', pero eso es porque no les estábamos diciendo explícitamente qué buscar, así que era muy fácil que ciertos defectos o problemas se pasaran por alto.

“Varios defectos importantes no aparecían como partidas explícitas en la hoja de inspección, y aunque los inspectores podían marcar si una observación era crítica, mayor o menor, no les dijimos cuántos defectos de cada tipo hacían que una unidad fuera defectuosa.”

Partiendo de lo que Craighead y su equipo descubrieron con el análisis de concordancia de atributos, Burley revisó sus normas y formularios para inspecciones de calidad y agregó una matriz de riesgos y acciones codificada con colores y basada en niveles de calidad aceptable (AQL) que constituye una instrucción clara para que los inspectores tomen acciones específicas cuando se alcancen determinados valores umbrales. La empresa también estableció un entrenamiento estandarizado para los inspectores de todas sus instalaciones, aprovechando el uso de una nueva guía de defectos visuales que no solo identifica los defectos sino que también clasifica su gravedad, para asegurarse de que todos entiendan las expectativas, cómo usar los formularios y cómo evaluar defectos específicos. Craighead planea realizar otro análisis el próximo trimestre para medir la efectividad de estas mejoras.

Una mayor consistencia en las evaluaciones influirá positivamente en los resultados finales de Burley, dice Craighead, pero aún más importante, la medición y el monitoreo del rendimiento de los procesos ayudarán a garantizar que la reputación de excelente calidad y durabilidad de Burley se mantenga intacta. “Al mantener a nuestro equipo enfocado en los factores más importantes que contribuyen a la seguridad y funcionalidad, podremos ofrecer productos duraderos que cumplan con la misión de Burley: facilitar la aventura.” 

Logotipo de Burley

ORGANIZACIÓN

Burley

REVISIÓN GENERAL

  • Con sede en Eugene, Oregon
  • Pionero en la fabricación de remolques de bicicleta, carreolas para correr y equipos similares
  • Una reputación de 35 años en el suministro de productos destacados
  • Ayudó a establecer las normas de la ASTM para los remolques de bicicleta

DESAFÍO

Asegurarse de que los inspectores de las plantas de Estados Unidos y China reconozcan y marquen los defectos de forma adecuada y consistente.

PRODUCTOS UTILIZADOS

Minitab® Statistical Software

RESULTADOS

  • Identificó los factores que contribuían a las inconsistencias en las calificaciones pasa/no pasa
  • Reveló que los inspectores nuevos requerían orientación más explícita
  • Reveló debilidades en los formularios de evaluación existentes en cuanto a los criterios de rechazo
  • Redujo las tasas de desperdicios y el trabajo de corrección innecesario

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