Mejora de un proceso industrial de esmaltado mediante el estudio de la influencia de las condiciones ambientales

Abstract

El presente Trabajo Fin de Grado analiza cuantitativamente la influencia de las condiciones ambientales de temperatura (T) y humedad relativa (HR) en la aparición de defectos asociados a estas condiciones. Entre ellos se pueden distinguir defectos de desprendimiento, saltos y descascarillado, burbujas y hervidos. De todos ellos, el más destacado debido a su frecuencia e impacto es el desprendimiento (caída del esmalte en algunas zonas por falta de adherencia entre esmalte y sustrato o por la presencia de humedad) en el esmaltado negro mate de parrillas de encimera de gas, utilizando datos reales de planta. Para ello se han estudiado casi cuatro años de información histórica (2022–2025) y, de forma detallada, la producción de 2.025, integrando más de 40.000 piezas fabricadas, registros diarios de defectos y series horarias de T y HR. En el análisis histórico, la clasificación ambiental de los días de producción muestra que los meses con mayores condiciones desfavorables concentran la mayor parte de los problemas de calidad. En 2.025, los meses sin defectos de tipo desprendimiento presentan una tasa media de defectos del 5,48 %, mientras que en los meses con jornadas afectadas por desprendimiento la tasa asciende al 25,17 %. Aunque los días críticos representan solo una parte del calendario, generan alrededor del 60 % de todos los defectos, lo que evidencia que el ambiente es un factor decisivo. El análisis cuantitativo por turnos de 2025 confirma este comportamiento con mayor precisión. En los turnos que se consideran seguros, la tasa de defectos se sitúa en torno al 10 %, frente a valores de 30–50 % en turnos potenciales para el desprendimiento. Es decir, la probabilidad de rechazo se multiplica aproximadamente entre 3 y 4,5 cuando el proceso opera en condiciones ambientales críticas. A partir de esta comparación, y correlacionando los resultados por turnos y por meses, se estima que alrededor del 50 % de las piezas defectuosas anuales se deben exclusivamente a las condiciones ambientales, lo que equivale a unas 3.000 piezas/año para una producción aproximada de 43.000 piezas. Con estos resultados, el trabajo define umbrales ambientales de operación y desarrolla un modelo de estimación que convierte la predicción meteorológica exterior en temperatura y humedad interior esperadas a 7–10 días vista. Sobre esta base se construye un “semáforo ambiental” siendo las clasificaciones: Seguro (verde), Desprendimiento leve (naranja) y desprendimiento (rojo). Estas distinciones clasifican cada hora de trabajo según el riesgo de desprendimiento y sirve para planificar la producción: decidir qué productos fabricar, en qué turnos y en qué condiciones deben activarse medidas preventivas cuando se prevén días naranjas o rojos. El TFG aporta además herramientas concretas para la monitorización y la toma de decisiones basado en un sistema estandarizado de registro de datos ambientales, producción y defectos; una codificación homogénea de defectos; y un cuadro de mando en Power BI que relaciona, en tiempo casi real, T–HR, número de piezas fabricadas, chatarra y tipo de defecto. De este modo, las decisiones dejan de basarse en percepciones individuales y pasan a apoyarse en indicadores objetivos y trazables. Desde el punto de vista económico, la aplicación del sistema propuesto (evitar fabricar referencias sensibles en días naranjas y rojos) permitiría reducir de forma realista la mitad de los defectos ambientales, es decir, del orden de 3.000 piezas/año menos entre chatarra y reproceso. Con los costes unitarios actuales, esto supone un ahorro cercano a 14.000 €/año. La implantación completa del sistema (sensores, licencias y desarrollo del cuadro de mando) se ha estimado en unos 2.020 €, lo que implica un ROI ≈ 7: por cada euro invertido se recuperan casi siete euros, con un periodo de amortización inferior a dos meses y un ahorro acumulado superior a 70.000 € en cinco años. En conjunto, este TFG demuestra que gestionar el ambiente como una variable de proceso más permite cuantificar su impacto (≈ 50 % de los defectos totales), diseñar un sistema de planificación preventiva basado en datos y obtener un ahorro económico significativo con una inversión reducida. Al mismo tiempo, establece una metodología replicable basada en el ciclo PDCA (planificar, hacer, comprobar y actuar), en registros estandarizados y en análisis con Power BI, el cual puede extenderse a otras referencias, líneas de esmaltado y procesos industriales de la planta.

This Final Degree Project quantitatively analyses the influence of environmental conditions, temperature (T) and relative humidity (RH) on the occurrence of defects associated with these parameters. Among these defects are delamination, enamel popping and flaking, bubbles, and boilings. The most relevant of them, due to its frequency and impact, is delamination (loss of enamel in certain areas caused by insufficient adhesion between the enamel and the substrate or by the presence of moisture) in the matte-black enamelling of gas-hob grates, using real production data from the plant. To carry out this study, almost four years of historical information (2022–2025) were analysed and, in detail, the production of 2025, integrating more than 40,000 manufactured pieces, daily defect records, and hourly temperature and humidity series. In the historical analysis, the environmental classification of production days shows that the months with the most unfavourable conditions concentrate most of the quality problems. In 2025, months without spalling-type defects show an average defect rate of 5.48 %, whereas in months with days affected by spalling the rate rises to 25.17 %. Although critical days account for only part of the calendar, they generate around 60 % of all defects, which demonstrates that the environment is a decisive factor. The quantitative analysis by shifts in 2025 confirms this behaviour with greater precision. In shifts considered safe, the defect rate is around 10 %, compared with values of 30–50 % in shifts classified as having spalling risk. In other words, the probability of rejection increases by a factor of approximately 3 to 4.5 when the process operates under critical environmental conditions. From this comparison, and by correlating the results by shifts and by months, it is estimated that around 50 % of the annual defective pieces are due exclusively to environmental conditions, which corresponds to about 3,000 pieces per year for a production of approximately 43,000 pieces. Based on these results, the work defines environmental operating thresholds and develops an estimation model that converts the external weather forecast into expected indoor temperature and humidity 7–10 days ahead. On this basis, an “environmental traffic light” is built with the following classifications: Safe (green), Mild spalling risk (orange) and Spalling (red). These categories classify each working hour according to the risk of spalling and are used to plan production: deciding which products to manufacture, in which shifts and under which conditions preventive measures should be activated when orange or red days are forecast. The project also provides concrete tools for monitoring and decision-making, based on a standardised system for recording environmental, production and defect data; a homogeneous defect-coding scheme; and a Power BI dashboard that links, in near real time, T–RH, number of pieces produced, scrap and type of defect. In this way, decisions are no longer based on individual perceptions but on objective and traceable indicators. From an economic point of view, applying the proposed system (avoiding the manufacture of sensitive references on orange and red days) would realistically allow about half of the environmental defects to be eliminated, i.e. roughly 3,000 fewer pieces per year between scrap and rework. With current unit costs, this represents savings of close to €14,000 per year. The full implementation of the system (sensors, licences and dashboard development) is estimated at around €2,020, which implies an ROI ≈ 7: for every euro invested, almost seven euros are recovered, with a payback period of less than two months and cumulative savings of more than €70,000 over five years. Overall, this project shows that managing the environment as just another process variable makes it possible to quantify its impact (≈ 50 % of total defects), design a data-driven preventive planning system and achieve significant economic savings with a modest investment. At the same time, it establishes a replicable methodology based on the PDCA cycle (plan, do, check and act), on standardised records and on analysis with Power BI, which can be extended to other references, enamelling lines and industrial processes in the plant.