Método para el pronóstico del tiempo de garantía de calidad de un equipo electromecánico para el caso de su lanzamiento al mercado

Abstract

Mejorar la calidad y el precio de los productos; lograr la satisfacción total de los clientes, alcanzar la excelencia en todos los procesos y ser realmente competitivos en un mundo cambiante y cada vez más exigente, son algunos de los retos que se plantea cualquier empresa en el umbral del siglo XXI. Actualmente para conseguirlo se están recurriendo a conceptos como: reingeniería, ingeniería concurrente, ingeniería inversa, calidad total, etc. avalados por el desarrollo de avanzadas técnicas de programación y de simulación. También existe el afán diario de buscar nuevos horizontes de cara a la maximización de los beneficios de un producto, y ante esta realidad, existe un concepto íntimamente vinculado al producto que es: La Garantía de Calidad, que se tratará a lo largo del presente trabajo. Somos conocedores que el costo de la garantía puede afectar drásticamente el beneficio esperado por el fabricante, ya que influye directamente en los costos del producto (específicamente en los llamados costos de postventa o costos de garantía). Ante esta realidad, se hace necesaria una investigación que aporte claridad de criterios y proponga una metodología para la estimación de los parámetros que intervienen en el cálculo de la garantía de calidad. Un parámetro muy ligado al concepto de garantía es: la probabilidad de fallo del producto. La evaluación de la probabilidad de fallo para un producto en el periodo inicial de su vida útil es en general un problema complejo, ya que en ese periodo “infantil” coexisten causas de fallo debidas a ajustes iniciales, y cuya incidencia se hará progresivamente menor con el transcurso del tiempo. La forma con que evoluciona a lo largo del tiempo la tasa de fallos es conocida como la “curva de la bañera” (bath curve). Pero, la dificultad intrínseca de la evaluación de la probabilidad de fallos, sean infantiles o los que suceden dentro del periodo de vida útil del producto, produce una cierta indeterminación en los costes adicionales para el fabricante, esto induce a proponer una metodología para el pronóstico de estos costos, que como bien sabemos están directamente ligados a los fallos que puedan ocurrirle al producto. Desde hace mucho tiempo, es común que un fabricante de productos industriales ofrezca a sus clientes algún tipo garantía determinado por la compra de un producto, garantía que protegerá durante un tiempo de la incidencia de fallos que pueda sucederle al producto; que pueden ser atribuidos a errores del propio fabricante tanto en el diseño, como en el proceso de fabricación, de montaje, distribución, etc. Entonces, el periodo de garantía ofrecido se convierte en un importante argumento de venta, al brindar al usuario una seguridad adicional a la inversión realizada. Por ejemplo, en la industria automotriz, las cifras que se manejan son cientos de millones de dólares en costos de garantía. Actualmente en el ámbito industrial, sólo cuando se cuentan con datos históricos de fallo de un producto determinado o de sus componentes, es posible encontrar diversos métodos que determinen la probabilidad de fallo. El problema surge en predecir la probabilidad de fallo de un producto nuevo que será lanzado al mercado. Para este caso, no consta que en la industria se haya desarrollado algún criterio técnico basado en un planteamiento matemático capaz de pronosticar el periodo de garantía óptimo que debe darse a un