Medición y gestión de variables para el éxito del conformado de chapa

Mantener bajo control las numerosas variables asociadas con el conformado de metales permite a una empresa producir piezas de calidad de forma constante. supermatros / iStock / Getty Images PlusL

El conformado de componentes de chapa de manera exitosa y eficiente requiere el manejo de muchas variables, incluidas las propiedades y condiciones de sus materiales, equipos y procesos. Cuando los ha administrado bien, puede crear componentes de calidad, minimizar los gastos de recursos y optimizar las contribuciones de los empleados. Pero una sola variable que se comporta mal puede llevar a una falla en la calidad.

Para asegurarse de que las variables en su operación funcionen bien juntas, debe medir cada una y comprender su rango operativo aceptable. El control estadístico de procesos ofrece un proceso para medir valores operativos variables frente a límites de control superiores e inferiores. Los proveedores de equipos y materiales de fabricación comprenden y publican el rango operativo utilizable de sus productos. Los profesionales experimentados y la investigación de laboratorio pueden mejorar la información proporcionada por el proveedor sobre cómo los materiales de fabricación responden a la demanda de sus operaciones y geometrías de componentes.

Algunas de sus variables se pueden medir de forma directa y precisa en tiempo real. Es probable que su equipo ya mida las carreras por minuto, la velocidad del ariete y el perfil del ciclo. Por ejemplo, su prensa debe tener un medidor de tensión en el marco de carga que mida la fuerza ejercida por la prensa a lo largo de la carrera. Con el control de tonelaje, puede identificar cargas desequilibradas, lubricación inadecuada, variaciones en las propiedades mecánicas de los materiales, desgaste de herramientas, errores en los ajustes de altura de cierre y fisuras y arrugas.

Algunas variables, como las propiedades de tracción de un material, normalmente se estiman y suponen. El molino realiza pruebas destructivas en los extremos de la bobina e informa los resultados, entre otras características, en la certificación del molino que se entrega con la bobina. Sin embargo, las operaciones del tren de laminación introducen variaciones en las propiedades a lo largo de la bobina, y las pruebas destructivas proporcionan propiedades solo para la ubicación probada.

Las pruebas no destructivas son una alternativa para determinar las propiedades en una muestra más grande de la bobina. Este proceso utiliza las relaciones observadas entre las propiedades magnéticas y mecánicas para determinar las propiedades de tracción. Si bien no es una medida directa de las propiedades de tracción, las pruebas no destructivas pueden ser útiles para obtener un perfil más amplio de las propiedades mecánicas de una bobina.

La fabricación inteligente incluye herramientas para medir muchas de estas variables para evaluar su efecto en la producción de calidad. También le brinda la oportunidad de predecir problemas y alertar al personal.

Con las herramientas de fabricación inteligente, puede identificar fácilmente las correlaciones e investigar las causas y los efectos entre las variables de fabricación y los eventos de producción. El uso adecuado de estas herramientas requiere varios compromisos:

La cantidad de variables que influyen en el éxito del conformado hace que el conformado de láminas de metal sea increíblemente complejo. A medida que los OEM incorporen más calidades y tipos de láminas de metal en sus productos, la complejidad del conformado seguirá aumentando. Y a medida que los vehículos eléctricos con batería se vuelvan más prominentes, el aligeramiento continuará impulsando una mayor innovación en los materiales.

Ahora es el momento de desarrollar sus estrategias analíticas y de seguimiento. Estas estrategias lo ayudarán a comprender mejor las implicaciones de sus decisiones y harán que su fuerza laboral se adapte mejor a los cambios inevitables.

El conformado de componentes de chapa de manera exitosa y eficiente requiere el manejo de muchas variables. Para asegurarse de que estas variables funcionen bien juntas, debe medir cada una y comprender su rango operativo aceptable.