Sin categoría

La seguridad es una preocupación importante cuando se trata de racks, ya que estos se utilizan para almacenar grandes cantidades de mercancías pesadas y pueden representar un riesgo para los trabajadores y las instalaciones si no se manejan correctamente. A continuación se presentan algunas consideraciones importantes para garantizar la seguridad en el uso de racks:

Diseño y fabricación: Es importante asegurarse de que los racks se hayan diseñado y fabricado de acuerdo con los estándares de seguridad aplicables. Los racks deben tener una capacidad de carga adecuada y estar construidos con materiales resistentes y duraderos.

Instalación: Los racks deben instalarse de manera adecuada y segura. Esto significa que deben fijarse al suelo o al muro según las instrucciones del fabricante, y deben estar nivelados y alineados correctamente.

Inspección: Los racks deben inspeccionarse regularmente para detectar cualquier signo de desgaste o daño. Si se observa algún problema, los racks deben repararse o reemplazarse de inmediato.

Capacitación: Los trabajadores que manejan los racks deben recibir una capacitación adecuada sobre cómo utilizarlos de manera segura. Esto incluye conocer los límites de carga de los racks, cómo apilar los productos de manera segura y cómo mover las cargas de manera adecuada.

Accesorios de seguridad: Los racks deben estar equipados con accesorios de seguridad, como protectores de columnas y protectores de extremo, para minimizar el riesgo de daños en caso de choque.

Uso adecuado: Es importante utilizar los racks de manera adecuada, lo que significa no sobrecargarlos, no apilar cargas más allá de la altura segura y no permitir que los trabajadores suban a los racks para alcanzar los productos.

En resumen, la seguridad es una consideración crítica al utilizar racks para almacenar mercancías pesadas. Es importante asegurarse de que los racks estén diseñados, instalados y utilizados adecuadamente, y de que los trabajadores estén capacitados para manejarlos de manera segura.

El control estadístico de procesos (CEP) es una metodología utilizada en la industria para monitorear y controlar la calidad de los procesos de producción. Se basa en el análisis y la interpretación de datos estadísticos para tomar decisiones informadas sobre el rendimiento de los procesos y tomar medidas correctivas cuando sea necesario.

El CEP se centra en el seguimiento y control de variables clave del proceso a lo largo del tiempo, utilizando herramientas estadísticas para analizar la variabilidad y detectar cualquier desviación significativa de los estándares establecidos. Algunas de las herramientas comunes utilizadas en el control estadístico de procesos incluyen:

1. Gráficos de control: Los gráficos de control son herramientas visuales que muestran cómo se están desempeñando las variables del proceso a lo largo del tiempo. Se utilizan para monitorear la estabilidad del proceso y detectar cualquier desviación o cambio significativo. Los gráficos de control más comunes incluyen el gráfico de control de media (X-bar), el gráfico de control de rango (R), y el gráfico de control de variables individuales (I-MR).
2. Capacidad del proceso: La capacidad del proceso se refiere a la capacidad inherente de un proceso para cumplir con los requisitos establecidos. Se utilizan índices de capacidad, como el Cp y Cpk, para evaluar si un proceso es capaz de producir productos dentro de las especificaciones establecidas. Esto implica comparar la variabilidad del proceso con las tolerancias de diseño y determinar si hay margen para mejoras.
3. Análisis de tendencias: El análisis de tendencias implica el análisis de datos históricos del proceso para identificar patrones y tendencias a lo largo del tiempo. Esto puede ayudar a identificar cambios graduales en el rendimiento del proceso y tomar medidas preventivas para evitar desviaciones futuras.
4. Análisis de causa raíz: Cuando se detecta una desviación o un problema en el proceso, el análisis de causa raíz se utiliza para identificar las causas subyacentes. Se utilizan herramientas como el diagrama de Ishikawa (también conocido como diagrama de espina de pescado o diagrama de causa y efecto) y el análisis de los 5 porqués para identificar las causas fundamentales y tomar medidas correctivas efectivas.
5. Control de procesos en tiempo real: Además del análisis retrospectivo de los datos, el CEP también puede involucrar el monitoreo en tiempo real de las variables del proceso. Esto implica la implementación de sistemas de monitoreo automático que alertan a los operadores cuando se detectan desviaciones significativas y permiten una acción rápida para corregir el proceso.

El control estadístico de procesos es una herramienta valiosa para mejorar la calidad y la eficiencia de los procesos industriales. Permite identificar problemas y desviaciones tempranas, tomar medidas correctivas oportunas y mejorar continuamente los procesos para lograr resultados consistentes y de alta calidad.

La producción de acero es uno de los sectores con alto grado de industrialización y estandarización. Cuenta con robustos procesos que han sido validados a lo largo del tiempo. Esto le ha logrado convertirse en un jugador importante en el proceso de transformación digital en el sector de producción industrial. 

Las tecnologías vinculadas a los procesos productivos son fundamentales para esta industria, donde tecnologías como Big Data, Machine Learning, Inteligencia artificial (AI), Internet de las cosas (IoT), Robótica avanzada, realidad aumentada, impresión 3D, entre otros; proporcionan herramientas avanzadas para optimizar la cadena de producción y la hacen más sostenible.

Estas son algunas de las tecnologías que ya están siendo utilizadas o están en la mira para la industria del Acero y Metales:

• Tecnologías de captura, utilización y almacenamiento de CO2 (CCUS por sus siglas en inglés) para evitar que el gas entre en la atmosfera y reinyectarlo en el suelo. La reducción de emisiones y una producción sustentable, son uno de los principales retos.
• IIoT para la detección continua, el acceso, el monitoreo y la predicción de fallas antes de que ocurran, respaldando la planificación del mantenimiento y reduciendo el tiempo de inactividad en la producción. Además, el aprendizaje automático permite identificar las principales variables que contribuyen a las anomalías, ayudando a los operadores a diagnosticar los problemas y realizar cambios operativos para reducir las ocurrencias.
• Machine Learning para calcular la cantidad óptima de aleación a agregar en hornos de arco eléctrico o diagnosticar la causa raíz de las desviaciones de las propiedades magnéticas en acero eléctrico.
• Visión Artificial para la detección de defectos superficiales. Permite encontrar defectos mucho más rápido y con mayor precisión que cualquier ser humano. En una fracción de segundo, una solución moderna puede analizar cientos de imágenes de superficies de acero y determinar si hay un defecto, así como el tipo de defecto y la posición del mismo.
• Robots autónomos para aumentar la seguridad, la eficiencia operativa y la confiabilidad de los procesos. El uso de robots en la producción de acero y metales contribuye a reducir a su mínimo nivel el riesgo de los operadores.
• Modelos de aprendizaje autónomo a partir de grandes volúmenes de información (big data) que permiten la predicción de defectos en el producto de una determinada línea. Este tipo de herramientas son recomendables para sacar el máximo provecho a fuentes de información con muchas variables y diferentes fuentes.
• La introducción de herramientas y procesamiento de datos en la nube permite ahorros de costos, garantiza la seguridad e integridad de los datos, y el acceso constante y estable a los sistemas importantes para la compañía.
• El uso de Realidad Aumentada ha demostrado que los nuevos trabajadores pueden completar con éxito y seguridad operaciones críticas que requieren una técnica precisa sin necesidad de capacitación de un operador experimentado. Solo requiere que el trabajador experimentado ejecute el trabajo una vez mientras graba el trabajo en el sistema. Una vez que se ha creado el trabajo, paso a paso, con todos los detalles y matices, cualquier trabajador puede replicarlo.

Como se ha descrito, se trata de una industria con grandes avances en términos de transformación tecnológica. Sin embargo, queda mucho por recorrer y las condiciones propias del sector empiezan a afrontar nuevos desafíos, como la necesidad de contar con personal más capacitado y flexibilizar estructuras y procesos muy rígidos y robustos para poder adecuarse.