Así es cómo se ajustaban los juegos y enrases de los elementos móviles en la década de los 70. Manualmente, a golpe de martillo o forzando con los pies y brazos …… pura mecánica de precisión !!!!! Y sin tomar ningún tipo de medidas ni comprobaciones. El simple ojo clínico era suficiente, o el tacto con las manos para detectar los enrases bastaba. Es raro que no aparezcan fumando, por que antes era lo habitual. Ni tan solo el invento de la roseta con diferentes espesores, fabricada en plástico para no dañar la pintura o los elementos de plástico o cromados, era utilizada por que llegó mucho más tarde.
En los últimos años las cadenas de montaje han ido evolucionando a pasos agigantados y la automatización ha permitido resultados de mayor calidad, por este motivo la historia del control de calidad en juegos y enrases también ha evolucionado mucho . El control se va automatizando de modo que los ajustes manuales se minimizan. Piezas fabricadas con mayor calidad, tolerancias mas ajustadas y en definitiva procesos mas estables que devuelven montajes de piezas con resultados más cercanos al teórico. Dicen que las franquicias y los enrases pequeños (gap&flush) son apreciados por el consumidor como producto de mayor calidad. Por este motivo los fabricantes se esmeran en hacer diseños llevando estas características al límite para que denoten robustez y buena calidad en los vehículos.
A pesar de todo seguimos necesitando la intervención humana para supervisar o para realizar pequeños ajustes pero con la llegada de la inteligencia artificial cada vez será más fácil que nos acerquemos a los «cero defectos» sin dicha intervención.
Las carrocería (body&white) se fabrican con mayor exactitud y con un control 100% in-line mediante sistemas de laser o medición por luz blanca, que detectan cualquier tendencia en las desviaciones. Adicionalmente en los procesos intermedios de montaje y desmontaje de los componentes móviles, como puertas, capó o portón, el ajuste es cada vez más fino y podemos realizar montajes que aparentemente son erróneos pero que ya tienen en cuenta el montaje posterior de gomas y burletes (que pretensionan las puertas) o de todos los pesos adicionales correspondientes a los mecanismos que van a ser montados en sucesivos pasos. De este modo minimizamos los ajustes manuales al final de la línea de montaje de estos componentes móviles que tanta importancia tienen. Algunos componentes ya son diseñados para que puedan ser ajustados mediante reglajes una vez montados. Esto facilita mucho la labor de los operarios en la línea de montaje pero sigue requiriendo de ajuste fino y supervisión.
La inteligencia artificial nos permite predecir cómo debemos montar todos los componentes y con que parámetros de ajuste debemos trabajar (recetas) para que el resultado sea óptimo y se realice con el mínimo número de personas. Teniendo en cuenta los valores dimensionales obtenidos en carrocerías, los valores de durezas de gomas o burletes provenientes de proveedores, los valores de las pistolas laser que miden juego y enrase en el montaje, etc…. los algoritmos predictivos nos dan las indicaciones de la receta que debemos aplicar en los procesos intermedios para que el resultado final sea el esperado sin necesidad de aplicar retrabajos o minimizándolos.
Otros modelos predictivos nos indicarán el número de personas que podemos necesitar puntualmente para resolver una incidencia que esté por venir (predecida) y de este modo no tendremos que tener siempre personal de intervención, poco ocupados, por si sucede algo.
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Fuente de la imagen principal: COGNEX