8. Metodología Seis Sigma - Fase de Mejora
48. ¿Cuáles son los entregables específicos de la fase de mejora?
• Acciones planeadas y probadas que eliminen o reduzcan el impacto de las causas raíz identificadas
• Comparaciones de la situación antes y después para identificar la dimensión de la mejora, comparar los resultados planeados (meta) contra lo alcanzado
49. ¿Cuál es el propósito del diseño de experimentos?
El objetivo del diseño de experimentos es estudiar si utilizar un determinado tratamiento produce una mejora en el proceso o no. Para ello se debe experimentar utilizando el tratamiento y no utilizándolo. Si la variabilidad experimental es grande, sólo se detectará la influencia del uso del tratamiento cuando éste produzca grandes cambios en relación con el error de observación.
50. ¿Cuáles de los pasos para realizar un diseño de experimentos?
1. Definir los objetivos del experimento.
2. Identificar todas las posibles fuentes de variación, incluyendo: • factores tratamiento y sus niveles,
• unidades experimentales,
• factores nuisance (molestos): factores bloque, factores ruido y covariables. 3. Elegir una regla de asignación de las unidades experimentales a las condiciones de
estudio (tratamientos).
4. Especificar las medidas con que se trabajará (la respuesta), el procedimiento experimental y anticiparse a las posibles dificultades.
5. Ejecutar un experimento piloto. 6. Especificar el modelo.
7. Esquematizar los pasos del análisis. 8. Determinar el tamaño muestral.
9. Revisar las decisiones anteriores. Modificarlas si se considera necesario.
Los pasos del listado anterior no son independientes y en un determinado momento puede ser necesario volver atrás y modificar decisiones tomadas en algún paso previo. 51. ¿Cómo se seleccionan los factores y los niveles que se utilizan en el diseño de experimentos?
Una fuente de variación es cualquier “cosa” que pueda generar variabilidad en la
respuesta. Es recomendable hacer una lista de todas las posibles fuentes de variación del problema, distinguiendo aquellas que, a priori, generarán una mayor variabilidad. Se distinguen dos tipos:
• Factores tratamiento: son aquellas fuentes cuyo efecto sobre la respuesta es de particular interés para el experimentador.
• Factores “nuisance”: son aquellas fuentes que no son de interés directo pero que se contemplan en el diseño para reducir la variabilidad no planificada.
A continuación se precisan más estos importantes conceptos. Factores y sus niveles.
Se denomina factor tratamiento a cualquier variable de interés para el experimentador cuyo posible efecto sobre la respuesta se quiere estudiar.
Los niveles de un factor tratamiento son los tipos o grados específicos del factor que se tendrán en cuenta en la realización del experimento.
Los factores tratamiento pueden ser cualitativos o cuantitativos.
Ejemplos de factores cualitativos y sus niveles respectivos son los siguientes: • proveedor (diferentes proveedores de una materia prima),
• tipo de máquina (diferentes tipos o marcas de máquinas), • trabajador (los trabajadores encargados de hacer una tarea),
• tipo de procesador (los procesadores de los que se quiere comparar su velocidad de ejecución),
• un aditivo químico (diferentes tipos de aditivos químicos), • el sexo (hombre y mujer),
• un método de enseñanza (un número determinado de métodos de enseñanza cuyos resultados se quieren comparar).
Ejemplos de factores cuantitativos son los siguientes:
• tamaño de memoria (diferentes tamaños de memoria de ordenadores), • droga (distintas cantidades de la droga),
• la temperatura (conjuntos de temperaturas seleccionadas en unos rangos de interés). Debe tenerse en cuenta que en el tratamiento matemático de los modelos de diseño de experimento los factores cuantitativos son tratados como cualitativos y sus niveles son elegidos equiespaciados o se codifican. Por lo general, un factor no suele tener más de cuatro niveles.
Cuando en un experimento se trabaja con más de un factor, se denomina:
• Tratamiento a cada una de las combinaciones de niveles de los distintos factores. • Observación es una medida en las condiciones determinadas por uno de los
tratamientos.
• Experimento factorial es el diseño de experimentos en que existen observaciones de todos los posibles tratamientos.
52. Los factores que influyen en la resistencia a la ruptura de un alambre están siendo investigados. Se seleccionan tres operadores y cuatro máquinas para un experimento factorial, los resultados se muestran a continuación:
a) Crear el diseño factorial completo:
Usando: Stat > DOE > Factorial > Create factorial design
Seleccionar General full factorial design Number of factors 2
En Designs Factor A Operador Factor B Máquina Number of levels 3 4 No. of replicates 2
En Factors A level values 1 2 3 Factor B level values 1 2 3 4 OK
En Options quitar selección de Randomize runs OK
b) Una vez generado el diseño introducir la columna de datos c) Analizar el diseño para un alfa de 0.05:
Usando: Stat > DOE > Factorial > Analyze factorial design
En responses indicar Columna de Resistencia
En Terms y Results pasar todos los factores a Selected terms con >>
En Graphs seleccionar para los residuos Standardized y Normal Plot
En Store seleccionar Fits y Residuals OK
Operador Máquina Resistencia
1 1 109 1 2 110 1 3 108 1 4 110 2 1 110 2 2 110 2 3 111 2 4 114 3 1 116 3 2 112 3 3 114 3 4 120 1 1 110 1 2 115 1 3 109 1 4 108 2 1 112 2 2 111 2 3 109 2 4 112 3 1 114 3 2 115 3 3 119 3 4 117
Analizar los residuos y concluir en relación al modelo. Standardized Residual P e rc e n t 3 2 1 0 -1 -2 -3 99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1
Normal Probability Plot of the Residuals (response is Resistencia)
d) ¿Hay alguna interacción significativa entre los factores?
Hay una interaccion entre operador y maquina pero no se observa que sea significativa e) ¿Alguno de los factores tiene efecto significativo en la resistencia?
El operador es un factor significativo, la combinacion operador-maquina es poco significativa.
f) Obtener gráficas factoriales y gráficas de interacción: Usando: Stat > DOE > Factorial > Factorial Plots
En Main effects Setup indicar en Responses columna de Resistencia y seleccionar
factores con >>
En Interaction effects Setup indicar en Responses columna de Rendimiento y seleccionar
factores con >> OK
Establecer conclusiones: Se observa que la menor resistencia esta en el operador 1 g) ¿En que niveles deben fijarse los factores para maximizar la resistencia?
Se deben fijar los factores en el operador 3 y la maquina 4 para maximizar la resistencia a la ruptura del alambre
M e a n o f R e s is te n c ia 3 2 1 116 115 114 113 112 111 110 4 3 2 1 Operador Maquina
Main Effects Plot (data means) for Resistencia
Maquina Maquina M e a n 4 3 2 1 120.0 117.5 115.0 112.5 110.0 Operador 3 1 2
Interaction Plot (data means) for Resistencia
53. Se realiza el diseño de experimentos siguiente para minimizar la vibración en un equipo. Realizar los cálculos con Minitab
a) Crear el diseño factorial de 2 niveles (default generators) Usando: Stat > DOE > Factorial > Create factorial design
Seleccionar 2 level factorial (default generators) Number of factors 2
En Designs Seleccionar Full Factorial No. of replicates 4
En Factors A Cuchilla Low 1 High 2 Factor B Velocidad Low 12 High 24
En Options quitar selección de Randomize runs OK
b) Una vez generado el diseño de dos factores introducir la siguiente columna de datos:
Cuchilla Velocidad Vibración
1 12 18.2
1 24 15.9 2 24 41 1 12 18.9 2 12 24 1 24 14.5 2 24 43.9 1 12 12.9 2 12 22.4 1 24 15.1 2 24 36.3 1 12 14.4 2 12 22.5 1 24 14.2 2 24 39.9
c) Analizar el diseño con alfa de 0.05:
Usando: Stat > DOE > Factorial > Analyze factorial design
En responses indicar Columna de Vibración
En Terms y Results pasar todos los factores a Selected terms con >>
En Graphs seleccionar para Effects Plots Pareto y Normal con alfa de 0.05
En Graphs seleccionar para los residuos Standardized y Normal Plot
En Store seleccionar Fits y Residuals OK
Analizar los residuos y concluir en relación al modelo.
Standardized Residual P e rc e n t 3 2 1 0 -1 -2 -3 99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1
Normal Probability Plot of the Residuals (response is Vibración)
T e rm Standardized Effect B AB A 14 12 10 8 6 4 2 0 2.18 F actor N ame A C uchilla B V elocidad
Pareto Chart of the Standardized Effects (response is Vibración, Alpha = .05)
Standardized Effect P e rc e n t 16 12 8 4 0 99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1 F actor Name A C uchilla B V elocidad Effect Ty pe Not Significant Significant A B B A
Normal Probability Plot of the Standardized Effects (response is Vibración, Alpha = .05)
d) ¿En base al ANOVA, se observan efectos o interacciones que puedan tener un efecto significativo en la resistencia?
En este caso la tercer grafica muestra que el factor cuchilla es significativo, el factor velocidad es significativo, y la interaccion del factor cuchilla-velocidad tambien es significativo.
e) ¿En base al Pareto y la gráfica normal de los efectos, existe algún indicio de que algunos de los dos factores o su interacción afectan la vibracion?
Si se observa que los dos factores y la interaccion entre ellos afectan a la vibracion f) ¿Cuál es la ecuación del modelo que representa este proceso?
Vibracion = (-9.5*cuchilla)+(-1.55*velocidad)+(1.45*cuchilla*velocidad)+26.775 g) Obtener gráficas factoriales de factores principales e interacciones
Usando: Stat > DOE > Factorial > Factorial Plots
En Main effects Setup indicar en Responses columna de vibracion y seleccionar factores
En Interaction effects Setup indicar en Responses columna de vibracion y seleccionar factores con >> OK M e a n o f V ib ra c ió n 2 1 32.5 30.0 27.5 25.0 22.5 20.0 17.5 15.0 24 12 Cuchilla Velocidad
Main Effects Plot (data means) for Vibración
Velocidad Velocidad M e a n 24 12 40 35 30 25 20 15 Cuchilla 1 2
Interaction Plot (data means) for Vibración
h) ¿En que niveles deben fijarse los factores para maximizar la Calificacion?
Como podemos observar los factores que debemos fijar para maximizar la calificacion que en este caso es la menor vibracion posibles es con la cuchilla 1 y la velocidad 24.
i) Obtener las gráficas de contornos y de superficie de respuesta y de acuerdo a la gráfica de contornos, ¿hacia a donde conviene seguir experimentando para llegar al punto óptimo en forma rápida?
Usando: Stat > DOE > Factorial >Contour Plot
En Setup de Contour y Response Surfase Plot solo entrar y salir
Conviene seguir experimentando hacia la franja azul, es decir a la cuchilla 1 y a la mayor velocidad para disminuir la vibracion que es lo que queremos
Cuchilla V e lo c id a d 2.0 1.8 1.6 1.4 1.2 1.0 24.0 21.5 19.0 16.5 14.0 Vibración 20 - 25 25 - 30 30 - 35 35 - 40 > 40 < 15 15 - 20
Contour Plot of Vibración vs Velocidad, Cuchilla
25 20 Vibración 20 30 Velocidad 40 15 1.0 1.5 2.0 Cuchilla
Surface Plot of Vibración vs Velocidad, Cuchilla
54. Enunciar tres de los métodos más adecuados para generar alternativas creativas de solución:
• SCAMPER
• Lista de atributos • Analisis morofologico
55. Si se utiliza un AMEF dentro del proceso de Análisis, en esta etapa se complementa con la información siguiente:
a. Acciones correctivas y de contingencia
b. Acciones sugeridas, responsables, acciones tomadas y nuevos valores de S, O, D y RPNs c. Reconocimientos y premios a los equipos
9. Fase de control de Seis Sigma
56. ¿Cuáles son los entregables específicos de la fase de control? • Planes y métodos de control implementados
• Capacitación en los nuevos métodos
• Documentación completa y comunicación de resultados, lecciones aprendidas y recomendaciones
57. ¿Cuáles son los patrones de anormalidad que presentan las cartas de control?
58. Obtener una carta de fracción de productos no conformes p con los datos siguientes: Rollos inspeccionadas muestra; Rollos defectuosos encontrados Defectuosos:
Defectuosos Muestra 2 198 8 104 4 97 8 45 3 97 9 102 1 104 4 101 6 85 6 87 7 115 7 104 9 106 5 87 8 110 9 87 6 120 8 103 9 115 10 110
a. Obtener una carta de control p con límites variables. ¿Está el proceso de control estadístico? Si quitamos los puntos que salen de control ( 1 y 3) y recalculamos el proceso esta en control, ya que los de mas puntos estan dentro de los limites. Usando:
Variable: Defectuosos Subgroup in Muestra Sample P ro p o rt io n 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0.20 0.15 0.10 0.05 0.00 _ P=0.0621 UCL=0.1311 LCL=0 1 1 P Chart of Defectuosos
Tests performed with unequal sample sizes
b. Asumir que se pueden identificar las causas asignables, eliminar los puntos que salen de control y recalcular los límites de control
c. Repetir el paso b tantas veces como sea necesario hasta tener un proceso estable.
Sample P ro p o rt io n 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0.16 0.14 0.12 0.10 0.08 0.06 0.04 0.02 0.00 _ P=0.0649 UCL=0.1353 LCL=0 P Chart of Defectuosos
Tests performed with unequal sample sizes
d. Con estos mismos datos obtener la carta p considerando el promedio de las muestras n=104
Usando
Stat > Control charts > p
Sample P ro p o rt io n 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0.14 0.12 0.10 0.08 0.06 0.04 0.02 0.00 _ P=0.0636 UCL=0.1353 LCL=0 P Chart of Defectuosos
e. ¿Qué beneficios proporciona el control estadístico del proceso?
Monitorear procesos estables e identificar si han ocurrido cambios debido a causas asignables para eliminar sus fuentes
f. Con estos mismos datos obtener la carta np considerando para tamaño de muestra n=104
Usando
Stat > Control charts > np
Variable: Defectuosos Subgroup size 104
Sample S a m p le C o u n t 18 16 14 12 10 8 6 4 2 14 12 10 8 6 4 2 0 __ NP=6.61 UCL=14.08 LCL=0 NP Chart of Defectuosos
59. Obtener una carta u para el número de defectos por unidad o no conformidades por unidad utilizando los datos siguientes: (Unidades inspeccionadas Rollos; Defectos
encontrados Imperfecciones:
ROLLOS IMPERFECCIONES
18 12
24 20 22 18 22 32 22 12 20 11 20 15 20 12 20 10 18 18 18 14 18 9 20 10 20 14 20 13 24 16 24 18 22 20 21 17
a) Obtener una carta de control u con límites variables. ¿Está el proceso en control estadístico? Si eliminamos el punto 5 que es el unico que sale de control, entonces podemos decir que nuestro proceso esta en control estadistico.
Usando:
Stat > Control charts > u
Variable: Imperfecciones Subgroups in Rollos OK
Sample S a m p le C o u n t P e r U n it 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 1.6 1.4 1.2 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 _ U=0.742 UCL=1.306 LCL=0.178 1 U Chart of IMPERFECCIONES
Tests performed with unequal sample sizes
b). Asumir que se pueden identificar las causas asignables, eliminar los puntos que salen de control y recalcular los límites de control
Sample S a m p le C o u n t P e r U n it 18 16 14 12 10 8 6 4 2 1.4 1.2 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 _ U=0.702 UCL=1.250 LCL=0.153 U Chart of IMPERFECCIONES
Tests performed with unequal sample sizes
c) Con estos mismos datos obtener la carta u considerando el promedio de n = 21. Usando:
Stat > Control charts > Attributes charts > u
Variable: Defectos Subgroup size 21 OK
Sample S a m p le C o u n t P e r U n it 18 16 14 12 10 8 6 4 2 1.2 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 _ U=0.684 UCL=1.226 LCL=0.143 U Chart of IMPERFECCIONES
Anotar los límites de control
LIC = 0.143 U media = 0.684 LSC = 1.226
60. Considerar los siguientes datos de viscosidad de un proceso, obtener y analizar la carta I-MR: Viscosidad 2838 2785 3900 3064 2996 2882 2878 2920
3050 2870 3174 3102 2762 2975 2719 2861 2797 3078 2964 2805
a) ¿Está el proceso en control estadístico? _X__ Si ___ No Usando:
Stat > Control Charts > Variable charts for Individuals > I-MR Chart
Variable Viscocidad O bser vation I n d iv id u a l V a lu e 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 4000 3500 3000 2500 _ X=2971 U C L=3599 LC L=2343 O bser vation M o v in g R a n g e 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 1000 750 500 250 0 __ M R=236 U C L=772 LC L=0 1 1 1
I-MR Chart of Viscosidad
b) Si no está en control, asumir que se pueden identificar las causas asignables, eliminar los puntos que salen de control y recalcular los límites de control
O bser vation I n d iv id u a l V a lu e 18 16 14 12 10 8 6 4 2 3400 3200 3000 2800 2600 _ X=2922.1 U C L=3338.0 LC L=2506.2 O bser vation M o v in g R a n g e 18 16 14 12 10 8 6 4 2 480 360 240 120 0 __ M R=156.4 U C L=511.0 LC L=0
I-MR Chart of Viscosidad
Anotar los límites de control
d) LIC = 2,506.2 X media = 2,922.1 LSC = 3,338.0 LIC = 0 R medio = 156.4 LSC = 511.0
e) Calcular 3 rangos en forma manual:
Valores individuales Rangos
2996 68
2882 114
2878 4
f) Determinar los límites de tolerancia natural del proceso (Sigma = Rango medio / d2 con d2 = 1.128) LTNS = Media + 3 sigma Within y LTNI = Media -3 Sigma within)
sigma = (156.4/1.128) = 138.65 LTNS = 2,922.1 + 3(138.65) = 3,338.05 LTNI = 2,922.1 - 3(138.65) = 2,506.15
Con límites de especificación de LIE = 2100 y LSE = 3500 para la característica seleccionada determinar la capacidad del proceso.
Usando: Stat > Quality tools > Capability Analysis > Normal
Data arranged as single column Subgroup size 1
Lower spec 2100 Upper spec 3500 Estimate Seleccionar Use Moving range of length 2
3400 3200 3000 2800 2600 2400 2200 LSL USL P rocess Data S ample N 19 S tD ev (Within) 138.64263 S tD ev (O v erall) 130.63102 LS L 2100.00000 Target * U S L 3500.00000 S ample M ean 2922.10526
P otential (Within) C apability
C C pk 1.68 O v erall C apability P p 1.79 P P L 2.10 P P U 1.47 P pk C p 1.47 C pm * 1.68 C P L 1.98 C P U 1.39 C pk 1.39 O bserv ed P erformance P P M < LS L 0.00 P P M > U S L 0.00 P P M Total 0.00 E xp. Within P erformance P P M < LS L 0.00 P P M > U S L 15.35 P P M Total 15.35 E xp. O v erall P erformance P P M < LS L 0.00 P P M > U S L 4.85 P P M Total 4.85 Within Ov erall
Process Capability of Viscosidad
g) ¿Cuál es el valor de la fracción defectiva total fuera de especificaciones (Within)? PPM = 15.35
h) ¿Cuál es el valor del Cp? Es potencialmente hábil el proceso.
Cp = 1.68, como el valor de Cp es mayor a 1 cumple con las especificaciones, ademas como es mayor a 1.33 el proceso se considera adecuado aunque no de clase mundial i) ¿Cuál es el valor del Cpk? Es realmente hábil el proceso
Cpk = 1.39, cuando los valores de Cpk sean mayores a 1.25 o 1.45, se considerara que se tiene la capacidad real de cumplir con las especificaiones en un proceso con capacidad satisfactoria.
j) ¿Qué recomendaría para mejora capacidad del proceso?.
Nada, debido a que Cp y Cpk son mayores a uno y como son parecidos podemos decir que el proceso esta centrado.
k) ¿Cuáles son los valores de Pp y Ppk y que se puede concluir?
Pp = 1.79 y Ppk = 1.47,como son mayores o igual a 1, podemos decir que se tienen la capacidad potencial y real de que el proceso cumpla con las especificaciones en un largo plazo.
l) Considerando la fracción defectiva Overall determinar el rendimiento a largo plazo Yrt= Yrt = 1 – (DPMO/1,000,000) = 1 – 0.00000485 = 0.99999515
m) En base al rendimiento determinar las Sigmas del proceso:
=distr.norm.estand.inv(Yrt) + 1.5
= 5.9237
61. Obtener una carta de Medias – Rangos X-R, Se monitorean cada hora subgrupos de 5 dimensiones de un producto moldeado con los siguientes resultados:
X1 x2 x3 x4 x5
83 81.2 78.7 75.7 77
85.7 75.8 84.3 75.2 81 80.8 74.4 82.5 74.1 75.7 83.4 78.4 82.6 78.2 78.9 75.3 79.9 87.3 89.7 81.8 74.5 78 80.8 73.4 79.7 79.2 84.4 81.5 86 74.5 80.5 86.2 76.2 64.1 80.2 75.7 75.2 71.1 82.1 74.3 80 81.5 78.4 73.8 78.1 80.6 81.8 79.3 73.8 81.7 82.7 81.3 79.1 82 79.5 79.2 74.9 78.6 77.7 75.3 85.5 82.1 82.8 73.4 71.7 78.8 79.6 80.2 79.1 80.8 82.1 78.2 75.5 78.2 82.1 84.5 76.9 83.5 81.2 79.2 79 77.8 81.2 84.4 81.6 84.5 73.1 78.6 78.7 80.6
a) Obtener una carta de control X-R de medias rangos. ¿Está el proceso en control estadístico?. Si
Usando:
Stat > Control Charts > Variable charts for subgroups > X-R Chart
Seleccionar Observations for subgroups are in one row of columns
Seleccionar columnas X1 a X5 OK Sample S a m p le M e a n 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 85.0 82.5 80.0 77.5 75.0 _ _ X=79.33 U C L=84.97 LC L=73.69 Sample S a m p le R a n g e 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 20 15 10 5 0 _ R=9.78 U C L=20.68 LC L=0 1 Xbar-R Chart of X1, ..., x5
b) Si no está en control, asumir que se pueden identificar las causas asignables, eliminar los puntos que salen de control y recalcular los límites de control
Sample S a m p le M e a n 18 16 14 12 10 8 6 4 2 85.0 82.5 80.0 77.5 75.0 _ _ X=79.43 U C L=84.63 LC L=74.24 Sample S a m p le R a n g e 18 16 14 12 10 8 6 4 2 20 15 10 5 0 _ R=9.01 U C L=19.04 LC L=0 Xbar-R Chart of X1, ..., x5
c) Repetir el paso b tantas veces como sea necesario hasta tener un proceso estable. d) Anotar los límites de control
LIC = 74.24 X media de medias = 79.43 LSC = 84.63 LIC = 0 R medio = 9.01 LSC = 19.04
d) Calcular 3 medias y 3 rangos para 3 subgrupos de 5 valores en forma manual:
Medias Rangos
e) Calcular la desviación estándar del proceso “Within” (calculada de Rmedio / d2 con d2 = 2.326)
sigma = 9.01/2.326 = 3.87
f) Determinar los límites de tolerancia natural del proceso (Media de medias +- 3 sigma within).
LTNS = 79.43 + 3(3.87) = 91.04 LTNI = 79.43 - 3(3.87) = 67.82
Con los límites de especificación reales de la línea o producto LIE = 70 y LSE = 95: Usando: Stat > Quality tools > Capability Analysis > Normal
Seleccionar Subgroups across rows of: X1 a X5
Lower spec 70 Upper spec 95
92 88 84 80 76 72 LSL USL P rocess Data S ample N 95 S tD ev (Within) 3.73128 S tD ev (O v erall) 3.86130 LS L 70.00000 Target * U S L 95.00000 S ample M ean 79.43263
P otential (Within) C apability
C C pk 1.12 O v erall C apability P p 1.08 P P L 0.81 P P U 1.34 P pk C p 0.81 C pm * 1.12 C P L 0.84 C P U 1.39 C pk 0.84 O bserv ed P erformance P P M < LS L 0.00 P P M > U S L 0.00 P P M Total 0.00 E xp. Within P erformance P P M < LS L 5735.86 P P M > U S L 15.09 P P M Total 5750.95 E xp. O v erall P erformance P P M < LS L 7285.57 P P M > U S L 27.69 P P M Total 7313.26 Within Ov erall Process Capability of X1, ..., x5
g) ¿Cuál es el valor de la fracción defectiva total fuera de especificaciones (Within)? = 5,750.95
h) ¿Cuál es el valor del Cp, es potencialmente hábil el proceso?.
Cp = 1.12, el proceso es parcialmente adecuado, requiere de un control estricto i) ¿Cuál es el valor del Cpk, Es realmente hábil el proceso?
Cpk = 0.84, en terminos generales indica una capacidad del proceso no satisfactoria j) ¿Qué recomendaría para mejora capacidad real del proceso?
Podemos empezar por centrar el proceso y hacer un DOE k) ¿Cuáles son los valores de Pp y Ppk y que se puede concluir?
Pp = 1.08 y Ppk = 0.81, que no esta centrado el proceso y tampoco es satisfactorio en el largo plazo
l) Considerando la fracción defectiva Overall determinar el rendimiento a largo plazo Yrt= Yrt = 1 – (DPMO/1,000,000) = 1 – 0.007313 = 0.992687
m) En base al rendimiento determinar las Sigmas del proceso:
=distr.norm.estand.inv(Yrt) + 1.5
= 3.942
62. ¿Cuales son los dos tipos distintos de variaciones que se observan en las cartas del control?
a. Aleatorias y al azar
b. Comunes y especiales o asignables c. Comunes y aleatorias
63. Algunos de los patrones de anormalidad que se presentan en las cartas de control son: a. Tendencias sobre los límites de especificaciones
b. Corridas, tendencias ascendentes y ascendentes, puntos fuera de límites de control c. Adhesiones a los límites de especificación
10. Empresa Esbelta (Lean)
64. ¿Qué es la empresa Lean y que beneficios proporciona?
Lean Manufacturing o Manufactura Esbelta en su concepto más básico es una filosofía de gestión que enfatiza la sistemática eliminación de pérdidas y se lleva a cabo mediante tecnologías como las 5 "S", Cellular Manufacturing o TPM. Partiendo de las necesidades de los clientes se orienta a reordenar los procesos internos de las distintas áreas de la compañía a fin de asegurar la más alta satisfacción de cada uno de los grupos de interés o stakeholders: Clientes, Empleados, Comunidad, Entorno y Accionistas.
Las organizaciones que practican conceptos "lean" hacen uso eficiente de sus recursos: tecnología, equipos, y en especial, los conocimientos y habilidades del personal. La dirección de una Empresa Lean busca aprovechar la “inteligencia” en cada una de las operaciones, desde los operarios de la planta hasta la alta dirección.
65. Identifique los principales elementos de Muda que se presentan en las empresas: Los recursos (personas, máquinas, materiales) en cada proceso agregan valor o no lo hacen. Muda hace referencia a cualquier actividad que no agregue valor. Existen siete categorías clásicas de mudas:
1. Muda de sobreproducción. Es el producto de una mentalidad preocupada por las fallas en máquinas, productos defectuosos y ausentismos, entre otros, viéndose de tal forma obligado a producir más de lo necesario simplemente para tener un nivel mínimo de seguridad. Superar las razones que motivan esas inseguridades dará lugar tanto a una menor sobreproducción como a menores niveles de inventario, reduciendo de tal forma en gran medida los niveles de despilfarros.
2. Muda de inventario. Los productos terminados, semiterminados, repuestos y suministros que se mantienen en inventario no agregan valor alguno. Por el
contrario, aumentan el costo de operaciones porque ocupan espacio y requieren equipos e instalaciones adicionales, tales como bodegas, elevadores de cargas y sistemas computarizados de bandas transportadoras entre otras. Además, una bodega requiere de recursos humanos adicionales para labores de operación y administración. Mientras el exceso de ítems permanece en inventario no se agrega ningún valor, y su calidad se deteriora con el transcurso del tiempo. El inventario es en gran medida el resultado de una sobreproducción. Si no existiera muda de inventario, podría evitarse una gran cantidad de despilfarro.
3. Muda de reparaciones / rechazo de productos defectuosos. El rechazo de los productos defectuosos interrumpe la producción y requiere una costosa repetición del trabajo. Muchos de los productos defectuosos frecuentemente deben
descartarse, lo que implica importantes pérdidas de recursos.
4. Muda de movimiento. Cualquier movimiento del cuerpo de una persona que no se relacione directamente con la adición de valor, es improductivo. Para identificar este tipo de muda es necesario observar muy cuidadosamente la forma en la que los operadores usan sus manos y piernas. Luego se necesita redistribuir la
5. Muda de procesamiento. La tecnología o el diseño suelen ser muchas veces incompatibles con un nivel aceptable de eficiencia. Así un acceso indebidamente distante o un exceso en el procesamiento de la máquina, un accionar
improductivo de la prensa y el quitar las virutas que quedan cuando se taladra una lámina constituyen todos ejemplos claros de muda de procesamiento que se pueden evitar. En muchos casos también el muda es producto de la falta de sincronización de los procesos.
6. Muda de espera. Este muda se presenta cuando las manos del operador están inactivas; cuando el trabajo de un operador se detiene debido a desbalances en la línea, falta de partes de recambio o tiempo de no trabajo y operación de las máquinas; o cuando simplemente el operador el operador supervisa una máquina mientras ésta realiza un trabajo que agrega valor. También tenemos una gran cantidad de muda en la forma de los segundos o minutos que el operador emplea esperando que llegue la siguiente pieza de trabajo. Durante este intervalo, el operador está simplemente observando la máquina.
7. Muda de transporte. El transporte es parte esencial de las operaciones, pero el movimiento de materiales o productos no agrega valor. Lo que es aun peor, con frecuencia ocurren daños durante el transporte.
66. ¿Cómo se establece un evento Kaizen y cuáles son sus objetivos?
El gran objetivo es haciendo uso de los sistemas antes mencionadas lograr el óptimo en materia de calidad, costos y entrega (QCD, quality, cost, delivery).
Calidad no sólo hace referencia a la calidad de los productos o servicios terminados, sino también a la calidad de los procesos que se relacionan con dichos productos o servicios. Costo se refiere al costo total, que incluye diseño, producción, venta y suministro de productos o servicios. Entrega significa despachar a tiempo el volumen solicitado. De tal forma cuando se cumplen las tres condiciones de calidad, costo y entrega, los clientes están plenamente satisfechos.
La esencia de las prácticas administrativas más "exclusivamente japonesas" ya sean de
mejoramiento de la productividad, actividades para el Control Total de la Calidad, círculo de control de calidad, entre otros, puede reducirse a una palabra: KAIZEN. Kaizen es el concepto de una sombrilla que involucra numerosas prácticas y herramientas que dentro de dicho marco filosófico y estratégico, permiten una mejora continua en la organización. Entre los instrumentos, métodos y herramientas que contribuyen a ser realidad la mejora continua y el alto nivel de competitividad se encuentran:
1. Orientación al cliente 2. Control Total de Calidad 3. Robótica
4. Círculos de Control de Calidad 5. Sistemas de sugerencias 6. Automatización
7. Disciplina en el lugar de trabajo 8. Inteligencia colectiva
9. Mantenimiento Productivo Total 10. Kanban
12. Just in Time 13. Cero Defectos
14. Función de Pérdida de Taguchi 15. Actividades en grupos pequeños
16. Relaciones cooperativas trabajadores – administración 17. Mejoramiento de la Productividad
18. Control Estadístico de Procesos 19. Benchmarking
20. Herramientas de gestión de calidad 21. Análisis e ingeniería de valor 22. Coste objetivo
23. Costeo Basado en Actividades 24. Seis Sigma
25. Sistema Matricial de Control Interno 26. Cuadro de Mando Integral
27. Presupuesto Base Cero
28. Organización de Rápido Aprendizaje 29. Curva de Experiencia
30. Sistema para la Detección, Prevención y Eliminación de Desperdicios 31. Despliegue de la Función de Calidad
32. AMFE
33. Autonomatización (Jidohka) 34. Ciclo de Deming (PREA - EREA) * 35. Las 5 S
67. ¿Qué son las 5 Ss y que se requiere para su implementación?
Su práctica constituye algo indispensable a la hora de lograr una empresa de calidad global. Las 5 S se desarrollan mediante un trabajo intensivo. Las 5 S derivan de cinco palabras japonesas que conforman los pasos a desarrollar para lograr un optimo lugar de trabajo, produciendo de manera eficiente y efectiva.
1. Seiri: diferenciar entre los elementos necesarios de aquellos que no lo son. Implica separar lo necesario de lo innecesario y eliminar o erradicar del gemba esto último. Debe establecerse un tope sobre el número de ítems necesarios. En gemba puede encontrarse toda clase de objetos. Una mirada minuciosa revela que en el trabajo diario sólo se necesita un número pequeño de éstos; muchos otros objetos no se utilizarán nunca o sólo se necesitarán en un futuro distante. El gemba está lleno de máquinas sin uso, cribas, troqueles y herramientas, productos defectuosos, trabajo en proceso, materias primas, suministros y partes, anaqueles, contenedores, escritorios, bancos de trabajo, archivos de documentos, carretas, estantes, tarimas y otros ítems. Un método práctico y fácil consiste en retirar cualquier cosa que no se vaya a utilizar en los próximos 30 días.
2. Seiton: disponer de manera ordenada todos los elementos que quedan después del seiri. El seiton lleva a clasificar los ítems por uso y disponerlos como corresponde para
minimizar el tiempo de búsqueda y el esfuerzo. Para hacer esto, cada ítem debe tener una ubicación, un nombre y un volumen designados. Debe especificarse no sólo la ubicación, sino también el número máximo de ítems que se permite en el gemba.
3. Seiso: significa limpiar el entorno de trabajo, incluidas máquinas y herramientas, lo mismo que pisos, paredes y otras áreas del lugar de trabajo. Seiso también significa verificar. Un operador que limpia una máquina puede descubrir muchos defectos de funcionamiento.
Cuando la máquina está cubierta de aceite, hollín y polvo, es difícil identificar cualquier problema que se pueda estar formando. Sin embargo, mientras se limpia la máquina podemos detectar con facilidad una fuga de aceite, una grieta que se está formando en la cubierta, o tuercas y tornillos flojos. Una vez reconocidos estos problemas, pueden solucionarse con facilidad. Se dice que la mayor parte de las averías en las máquinas comienzan con vibraciones (debido a tuercas y tornillos flojos), con la introducción de partículas extrañas como polvo, o con una lubricación o engrase inadecuados. Por esta razón, seiso constituye una gran experiencia de aprendizaje para los operadores, ya que pueden hacer muchos descubrimientos útiles mientas limpian las máquinas.
4. Seiketsu: significa mantener la limpieza de la persona por medio de uso de ropa de trabajo adecuada, lentes, guantes y zapatos de seguridad, así como mantener un entorno de trabajo saludable y limpio. También implica continuar trabajando en seiri, seiton y seiso en forma continua y todos los días.
5. Shitsuke: construir autodisciplina y formar el hábito de comprometerse en las 5 S mediante el establecimiento de estándares. Las 5 S pueden considerarse como una filosofía, una forma de vida en nuestro trabajo diario. La esencia de las 5 S es seguir lo que se ha acordado. Se comienza por descartar lo que no necesitamos en el gemba y luego se disponen todos los ítems necesarios en el gemba en una forma ordenada. Posteriormente debemos conservar limpio el ambiente de trabajo, de manera que puedan identificarse con facilidad las anormalidades., y los tres pasos anteriores deben mantenerse sobre una base continua.
68. ¿Qué se requiere para la implementación del SMED en una máquina o equipo? Existe una serie de condiciones fundamentales a los efectos de poder disminuir los tiempos de preparación, siendo ellas las siguientes:
• Tomar conciencia de la importancia que tiene para la empresa y sus actividades la disminución de los tiempos de preparación.
• Hacer tomar conciencia de la problemática a los empleados, y prepararlos mediante la capacitación y el entrenamiento a los efectos de incrementar la productividad y reducir los costes mediante la reducción en los tiempos de preparación.
• Hacer un cambio de paradigmas, terminando con las creencias acerca de la imposibilidad de disminuir radicalmente los tiempos de preparación.
• Cambiar la manera de pensar de los directivos y profesionales acerca de las técnicas y medios para el análisis y mejora de los procedimientos. Se debe dejar de estar pendiente de métodos ya construidos, para pasar a crear sus propios métodos. Cada actividad, cada máquina, cada instrumento, tienen sus propias y especiales características que las hacen únicas y diferentes, razón por la cual sólo se puede contar con un esquema general y una capacidad de creatividad aplicada a los efectos de dar o encontrar solución a los problemas atinentes a la reducción en los tiempos de preparación.
• Dar importancia clave a la reducción de los tiempos, tanto de preparación, cómo de proceso global de la operación productiva, dado sus notorios efectos sobre la productividad, costos, cumplimiento de plazos y niveles de satisfacción. Por ésta razón se constituye su tratamiento en una cuestión de carácter estratégico.
69. ¿Cuáles son las "seis grandes pérdidas" que los esfuerzos de TPM procuran minimizar? • Falla del equipo
• Arranques y paros menores • Velocidad reducida • Defectos de proceso • Pérdidas de producto
70. ¿Cuál es la disponibilidad del equipo si hay 12 horas disponibles por turno, 45 minutos de falla del equipo, 45 minutos de tiempo de cambio de herramientas y 25 minutos de tiempo de mantenimiento planeado?
45 + 45 + 25 = 115 min. fuera
Disponibilidad = 720 min . – 115 min. = 605 min. = 84.027%
71. ¿Qué tipos de mantenimiento se incluyen en el TPM y quien es responsable de su ejecución?
Mantenimiento Autónomo
Son las actividades que los operarios de una fábrica realizan para cuidar correctamente su área de trabajo, maquinaria, calidad de lo que fabrican, seguridad y comparten el conocimiento que obtienen del trabajo cotidiano.
Es un pilar o proceso fundamental del TPM o Mantenimiento Productivo Total. Este pilar es asignado al equipo de jefes de los departamentos de producción y está coordinado con otros pilares TPM, como el mantenimiento Planificado, mejoras enfocadas, mantenimiento de calidad, etc.
Es por eso necesario que adquieran una cultura de orden y aseo, lo cual es parte primordial para el cumplimiento de los objetivos esperados. (Edward Nieto - 2006) Mantenimiento Profesional
Mantenimiento de la Calidad
El mantenimiento de la Calidad se realiza en tiempo real conforme a checklist estructurados.
72. ¿Qué es la administración visual?
Los operadores pueden usar tecnica de control visual para inspeccionar sus equipos y hacer mas facil la determinacion de su condicion. En cualquier nivel el involucramiento del operador deberia de contribuir al mejoramiento de la efectividad del equipo. 73. ¿Qué es el Kanban y cuales son sus objetivos?
KANBAN se define como "Un sistema de producción altamente efectivo y eficiente". KANBAN significa en japonés: ‘etiqueta de instrucción’. Su principal función es ser una orden de trabajo, es decir, uun dispositivo de dirección automático que nos da
información acerca de que se va ha producir, en que cantidad, mediante que medios y como transportarlo.
KANBAN cuenta con dos funciones principales: control de la producción y mejora de procesos. Por control de la producción se entiende la integración de los diferentes procesos y el desarrollo de un sistema JIT. La función de mejora continua de los procesos se entiende por la facilitación de mejora en las diferentes actividades, así como la
eliminación del desperdicio, reducción de set-up, organización del área de trabajo, mantenimiento preventivo y productivo, etc.
KANBAN se enfoca a (en producción):
1. Poder empezar cualquier operación estándar en cualquier momento. 2. Dar instrucciones basados en las condiciones actuales del área de trabajo. 3. Prevenir que se agregue trabajo innecesario a aquellas ordenes ya empezadas y
prevenir el exceso de papeleo innecesario. Y en movimiento de materiales.
1. Eliminación de sobreproducción.
2. Prioridad en la producción, el KANBAN con más importancia se pone primeto que los demás.
3. Se facilita el control de material.
NOTA:***KANBAN sólo puede aplicarse en fábricas que impliquen producción repetitiva. Antes de implementar KANBAN es necesario desarrollar una producción "labeled/mixed production schedule" para suavizar el flujo de material (ésta debera ser practicada en la línea de ensamble final). No funcionará si existe una fluctuación muy grande entre la integración de los procesos. Se creará desorden y se tendrá que implementar sistemas de reducción de set-ups, de lotes pequeños, así también ayudarse de herramientas de calidad para poder introducir KANBAN
74. ¿Para que sirve el trabajo estandarizado?
• Documentan la mejor manera de hacer el trabajo, en forma más fácil y segura. • Preservan el Know How y experiencia para hacer el trabajo que puede perderse al irse
los empleados
• Proporcionar un método de evaluar el desempeño • Proporcionan una base para mantenimiento y mejora • Son la base de la capacitación y auditoria
• Método para prevenir la recurrencia de errores • Minimizan la variabilidad
75. ¿Para que sirven los Poka Yokes?
Un poka yoke (en japonés, literalmente a prueba de errores) es un dispositivo (generalmente) destinado a evitar errores; algunos autores manejan el poka yoke como un sistema anti-tonto el cual garantiza la seguridad de los usuarios de cualquier maquinaria, proceso o procedimiento, en el cual se encuentren relacionados, de esta manera, no provocando accidentes de cualquier tipo; originalmente que piezas mal fabricadas siguieran en proceso con el consiguiente costo. Estos dispositivos fueron introducidos en Toyota en la década de los 60, por el ingeniero Shigeo Shingo dentro de lo que se conoce como Sistema de Producción Toyota. Aunque con anterioridad ya existían poka yokes, no fue hasta su introducción en Toyota cuando se convirtieron en una técnica, hoy común, de calidad.
Afirmaba Shingo que la causa de los errores estaba en los trabajadores y los defectos en las piezas fabricadas se producían por no corregir aquéllos. Consecuente con tal premisa cabían dos posibilidades u objetivos a lograr con el poka-yoke:
• Imposibilitar de algún modo el error humano; por ejemplo, los cables para la recarga de baterías de teléfonos móviles y dispositivos de corriente continua sólo pueden conectarse con la polaridad correcta, siendo imposible invertirla, ya que los pines de conexión son de distinto tamaño o forma.
• Resaltar el error cometido de tal manera que sea obvio para el que lo ha cometido. Shingo cita el siguiente ejemplo: un trabajador ha de montar dos pulsadores en un dispositivo colocando debajo de ellos un muelle; para evitar la falta de éste último en alguno de los pulsadores se hizo que el trabajador cogiera antes de cada montaje dos muelles de la caja donde se almacenaban todos y los depositase en una bandeja o plato; una vez finalizado el montaje, el trabajador se podía percatar de inmediato del olvido con un simple vistazo a la bandeja, algo imposible de hacer observando la caja donde se apilaban montones de muelles.
Actualmente los poka yokes suelen consistir en:
• un sistema de detección, cuyo tipo dependerá de la característica a controlar y en función del cual se suelen clasificar, y
• un sistema de alarma (visual y sonora comúnmente) que avisa al trabajador de producirse el error para que lo subsane.
