Resumen de Desarrollo de una herramienta de análisis de riesgos en operaciones industriales

Carlos Alba González-Fanjul, Francisco Ortega Fernández, Gemma Marta Martínez Huerta, Nicolás de Abajo Martínez

• español

  Todos los procesos productivos están expuestos a una gran serie de riesgos que dificultan la obtención de los productos con las especificaciones deseadas. Por muy controlado que esté el sistema siempre existe incertidumbre debida a errores en la precisión de los cálculos, imprecisiones de las calibraciones de los equipos, limitaciones en éstos e incluso a errores humanos.

  Evidentemente el riesgo no se puede evitar de forma total. Los clientes establecen unos rangos de error, por ejemplo de dimensión o de peso, que deben ser superiores a los errores de producción derivados de todos los problemas anteriormente citados, es decir, se puede asumir el riesgo de cometer errores siempre y cuando esto no provoque el rechazo de las entregas al cliente, con los costes y pérdida de imagen que esto supondría.

  En el caso de la siderurgia, las incertidumbres crecen en importancia a medida que las tolerancias de los clientes disminuyen y que la planificación de la producción es cada vez más cambiante y flexible, evitando las grandes series y los esquemas predefinidos. Este problema no es específico de una instalación o del control de una determinada propiedad (dureza, espesor, etc.) sino que es genérico e involucra todos los aspectos del proceso.

  En estas circunstancias los técnicos se encuentran continuamente con la necesidad de decidir si un producto puede ser enviado a un cliente a pesar de que un muestreo puede indicar un error elevado o debe retirarse con las enormes consecuencias que esta decisión puede acarrear.

  En este trabajo se presenta el desarrollo de un sistema de valoración de los riesgos de incumplimiento de requisitos del cliente aplicable a todos los procesos y características de producto de forma genérica. El sistema se basa en las siguientes características:

  1. Debe poder aplicarse a cualquier tipo de problema.

  2. No se conocen las características de cada variable incluida en el problema, por lo que se descartan técnicas basadas en la experiencia.

  3. Por la misma razón no puede introducirse conocimiento experto de forma directa.

  Su aplicación no puede requerir grandes conocimientos técnicos.

  El sistema se desarrolló para una conocida empresa del sector acero concebido como un sistema de ayuda a la decisión a través de un sistema de gestión de riesgos en procesos industriales.

• English

  Any productive process is exposed to many risks that difficult to obtain the product according to desired specifications. It does not matter how monitored the system is, uncertainty is always present as a consequence of errors in calculus accuracy, wrong equipment calibrations, equipment limitations, or human errors even.

  Obviously, risk can’t be avoided on a whole way. Clients establish an error range, i.e.

  size or weight, which must be greater than production errors derived from the problems talked befote. We can assume the risk of having errors always this does not mean a reject of client delivery, with costs and loss of company image it would suppose.

  In the iron&steel industry case, the smaller the client tolerance is, the greater uncertainty becomes taking into account that production planning is changing and flexible time a time, avoiding big series and predefined schemas. This problem is not specific in one factory or in one property monitoring (hardness, thickness, etc.) but is generic and involves the full aspects of the process.

  In these circumstances, technicians must decide continuously if a product can be sent to the client in spite of a test can indicate a big error, or must be removed meaning a great entailing.

  In this work is presented a system development to value the risks derived from not fulfil client requisites, applicable to the whole processes and product features generically.

  The system is based on the next features:

  1. It must be applicable to any kind of problem.

  2. The characteristics of the variables introduced in the problem are not known, so experience-based techniques are not suitable.

  3. Because of the same reason, it is no possible to introduce expert knowledge directly.

  4. Applying the tool must not require great technical knowledge.

  This system was developed for a well known company of this sector, conceived as a decision maker helping system, through a risk management system in industrial processes.