UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DEL VALLE DE TOLUCA
UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DEL VALLE DE TOLUCA
Programa Educativo:
Ingeniería en Mantenimiento Industrial
TÉCNICAS DE MANTENIMIENTO TOTAL PRODUCTIVO (TPM) Y MANTENIMIENTO CENTRADO EN LA FIABILIDAD (RCM)
Manual de Asignatura 2010
Autores:
Acosta Sánchez José Antonio Alonso Fierro Alberto
Amador Lemus Alejandro Domínguez Villaseñor Bladimir Flores Fuentes Allan Antonio Islas Alejandre Arturo
Mendoza Belloc Armando Morales González Dante
Troche Molina Guillermo Fernando Velázquez Arriaga Felipe Florencio Villa Zamudio Juan
Índice. Página Introducción Desarrollo Unidad I Unidad II Unidad III Proyecto de la asignatura Instrumentos de evaluación Anexo Referencias
Introducción.
1. Nombre de la
asignatura Técnicas TPM y RCM
2. Competencias Diseñar estrategias de mantenimiento mediante el análisis de factores humanos, tecnológicos, económicos y financieros, para la elaboración y administración del plan maestro de mantenimiento que garantice la disponibilidad y confiabilidad de planta, contribuyendo a la competitividad de la empresa. 3. Cuatrimestre Segundo 4. Horas Prácticas 48 5. Horas Teóricas 42 6. Horas Totales 90 7. Horas Totales por
Semana Cuatrimestre 6 8. Objetivo de la
Asignatura El alumno evaluará las condiciones de operación de los equipos para estructurar un programa que aumente la eficiencia global de los mismos, mediante la implementación de las técnicas TPM y RCM
Unidades Temáticas Prácticas Teóricas Totales Horas I. Pérdidas en los procesos
productivos 6 2 8
II. Herramientas para la reducción de pérdidas en los procesos
productivos 8 4 12
III. Filosofía del TPM 16 18 34
IV. Técnicas de RCM y AMEF 18 18 36
UNIDAD 1. PÉRDIDAS EN LOS PROCESOS PRODUCTIVOS.
Objetivo:
Identificar causas de pérdidas en los procesos productivos para clasificarlas mediante las herramientas causa-efecto y diagrama de Pareto.
Resultado de aprendizaje:
El alumno tendrá la habilidad de realizar la presentación de un reporte de las pérdidas identificadas en un proceso productivo utilizado, que incluya:
Diagrama causa-efecto.
Diagrama de Pareto en donde indique el resultado del análisis de la estratificación de las causas de pérdidas para proponer una secuencia de actividades que lleve a la reducción de las mismas.
Tema 1.1.- Desperdicios en los procesos productivos.
Saber:
Identificar las pérdidas en los procesos productivos: Tiempo muerto de máquinas, mano de obra, métodos ineficientes, pérdidas por materia prima, por medio ambiente y energéticas
INTRODUCCIÓN
Las pérdidas se presentan en una gran variedad de formas y a menudo mezcladas, con lo que no es pérdida. El concepto de Valor Agregado nos ayuda a entender mejor lo que entendemos por Pérdidas. Valor Agregado son aquellas actividades que transforman “materias primas” (materiales o ideas) en algo valorado por el cliente.
Cuando vemos una pila de material esperando para ser procesado, nos preguntamos:
• ¿Por qué está este material aquí? • ¿Necesitamos tanto material?
• ¿Cuál es la cantidad mínima que necesitamos en este punto para alimentar el flujo del proceso?
Haciendo preguntas como éstas en cada proceso y operación del flujo de producción comenzamos a hacernos cargo de dónde están las
pérdidas. Si un proceso u operación no está agregando valor la cuestión es proponer y buscar formas de reducirlo o eliminarlo.
A medida que nos preguntamos el propósito de cada proceso y operación empezamos a identificar y separar entre lo que denominamos PÉRDIDAS y lo que denominamos VALOR AGREGADO. La combinación de los procesos y operaciones debe ser la mejor para hacer el producto, para entregar la mejor calidad al menor costo y a tiempo.
Analicemos cuáles son las posibles reacciones a distintos tipos de problemas para hacernos una idea sobre por qué aparecen las pérdidas:
Manufactura:
“No hay lugar para poner este material, lo pondremos aquí por ahora…”.
Medios de transporte:
“Esta carga es muy pesada, tomemos prestado ese elevador”. Inspección:
“En este proceso hay algunos defectos; aumentemos la producción por un tiempo para asegurarnos que tenemos suficientes productos buenos para cumplir la orden”.
Equipamiento:
“Ha habido muchas roturas de máquinas; llamemos a la gente de mantenimiento para que haga una reparación de emergencia”.
“El plan de producción del próximo mes no está listo; usemos el del mes pasado”
¿Qué es lo malo de estas reacciones?
En la superficie aparecen como reacciones de sentido común pero nadie se pregunta por qué el problema ocurre.
Este tipo de reacciones a los problemas se convierten en la forma “normal” de encararlos hasta que alguien mira más detenidamente entre líneas las causas que llevan a la raíz del problema.
CLASIFICACIÓN DE LAS PÉRDIDAS
Hay varios métodos para categorizar distintos tipos de pérdidas los cuales han surgido a partir del TPM y posteriormente de la “Lean Organization”.
Revisaremos algunos de estos modelos para tener un conocimiento más profundo sobre las pérdidas, cómo encontrarlas y eliminarlas.
1. Las 3 “M”:
En japonés existen 3 conceptos con los cuales se identifican la totalidad de las pérdidas: Muda, Muri y Mura. Es decir: Desperdicios, Stress e Inconsistencias. En esta forma de pensar la meta es arribar a condiciones donde “capacidad” y “carga” sean casi iguales. En otras palabras, existe la cantidad justa de productos que han sido pedidos para ser entregados a tiempo al cliente.
2. Las 5 M + Q + S:
Otra forma de pensar en la clasificación de las pérdidas en la fábrica es concentrarnos en áreas en las que las pérdidas ocurren: las 5 M’s más Calidad y Seguridad.
a) Man. Personas b) Material. Materiales c) Machine. Máquinas
d) Method. Métodos / Procedimientos e) Management. Dirección / Supervisión f) Calidad
g) Seguridad
3. El Flujo de Materiales:
La tercera manera de pensar en las pérdidas es concentrarnos en el flujo de materiales de producción. Si observamos en detalle hay solo 4 cosas que se desarrollan:
a) Esperas. La espera agrega costos sin agregar valor. b) Traslados. El transporte mueve mercancías sin agregarles
valor.
c) Procesamiento. El proceso significa agregar valor.
d) Inspección. Identifica y elimina defectos producidos por el flujo de producción.
Normalmente encontramos soluciones a los problemas de acuerdo a ciertas condiciones y luego olvidamos cambiar la solución cuando las condiciones han cambiando. No recordamos por qué hacemos algunas cosas o qué problema intentamos resolver.
PROBLEMA
MEJORA REAL MEJORA PARCIAL
Preguntar “por qué” hasta que la causa raíz
sea entendida
”Parches” evitando el Problema
Aplicar la mejor solución “encontremos formas de Institucionalización: trabajar con él”
PROBLEMA RESUELTO
Malos Hábitos: “Siempre lo hemos hecho así”
Validación: “Nadie tiene ninguna objeción sobre
cómo hacemos esto”
En el corazón del Mantenimiento Total Productivo (TPM, por sus siglas en inglés) y la Lean Production está la voluntad de mirar profundamente a través de las cuestiones que descansan por debajo de los problemas en las fábricas y resolverlos eliminando sus causas.
Hasta este momento se ha analizado en qué consisten las pérdidas, se clasificaron y se estableció por qué aparecen. Ahora se continuará con la identificación y descripción de las llamadas “7 Grandes Pérdidas”, las cuales una vez eliminadas ayudan a despejar el camino hacia la “lean production” o “manufactura esbelta” y “TPM”.
Las 7 grandes pérdidas de los procesos productivos son: 1. Sobreproducción
3. Transporte 4. Defectos 5. Pérdidas en Proceso 6. Pérdidas en Operaciones 7. Tiempos Muertos SOBREPRODUCCIÓN
Es la peor de las 7 grandes pérdidas. Significa hacer lo que es innecesario, cuando es innecesario y en cantidades innecesarias. Es cuando se producen piezas/partes para las cuales no hay demanda real.
¿Por qué se produce esto? Usualmente es el resultado de producir lotes demasiado grandes.
Varios son los efectos no deseados de la sobreproducción, como por ejemplo:
Comprar anticipadamente partes y materiales.
Bloquear el flujo de piezas / partes.
Aumentar el inventario.
No hay flexibilidad en la planificación.
Aparición de defectos.
Las causas de la sobreproducción son:
Lotes de producción demasiado grandes.
Producción anticipada “por sí las dudas”.
Incapacidad para efectuar la preparación de grandes equipamientos en períodos cortos de tiempo.
Crear demasiado stock para reemplazar el número de productos defectuosos.
Demasiada gente o demasiado equipamiento.
Máquinas que producen demasiado rápido. ¿Cómo eliminar pérdidas por Sobreproducción?
Se deben implementar los métodos de la “manufactura esbelta” y “TPM”, por ejemplo:
Trabajo al máximo (no sobredimensionar equipos ni personas)
Balance de línea
Flujo “pieza a pieza”
Pull production usando KANBAN
Preparación rápida de máquinas
Producción de lotes pequeños, producción mixta.
INVENTARIO
La sobreproducción lleva a aumentar también el inventario. Inventario significa cualquier cosa que está siendo retenida por un espacio de tiempo dentro o fuera de la fábrica.
En “lean production”, el inventario es considerado como un síntoma de una fábrica enferma. Escondidos detrás de las pilas de inventarios se encontrarán una variedad de causas que necesitan ser tratadas.
Las causas de Inventario son:
Aceptación del inventario como normal o como un “mal necesario”
Layout inadecuado del equipamiento
Tiempos de preparación de máquinas muy extensos
Lote de producción grandes
Flujo de materiales obstruido
Partes defectuosas
La parte superior del proceso es muy veloz para la parte inferior del proceso
Debe ocurrir una revolución en la conciencia de cada uno para eliminar el inventario. Las personas deben creer en la posibilidad de “cero inventarios”.
¿Cómo eliminar las Pérdidas por Inventario?
Con células de manufacturas en forma de U, layout de equipamiento por procesos en vez de por operaciones.
Nivelando la producción
Regularizando el flujo de producción
Pull production usando Kanban
Con preparación rápida de máquinas
MEDIOS DE TRANSPORTE
Si existen más inventarios, habrá más medios de transporte. Éstos se refieren a cualquier translado o transferencia de materiales, partes, grupo de partes o productos terminados desde un lugar a otro por cualquier razón. La manipulación de material es también parte del traslado.
Los medios de transporte son necesarios por varias razones, como pueden ser:
• Manejo manual de material (sacar cosas, poner cosas, encajar cosas)
• Mover las cosas por cualquier razón.
• Transporte a distancias o alturas excesivas.
Hay muchos efectos perjudiciales a causa del sistema de transporte. Si bien no se espera eliminar todas las transferencias de mercaderías se pueden acortar las distancias, los tiempos y eliminar los puntos de retención.
Las causas del Transporte son: • Layout pobre
• Lotes de producción grandes
• Trabajadores sólo con habilidades simples
• Insuficiente espacio para realizar las operaciones necesarias. • La necesidad de sistemas de transporte es asumida
¿Cómo eliminar las Pérdidas por Transporte?
Básicamente las pérdidas por transporte son corregidas rediseñando el layout de los equipos para crear el flujo adecuado entre operaciones. Luego se puede disminuir la complejidad del sistema de transporte y minimizar la manipulación del material.
Algunos métodos de la “lean production” o “TPM” que se dirigen a los medios de transporte establecen:
• Células de manufactura en forma de U • Flujo de producción
• Trabajadores multicalificados
• Estándares para mejorar la producción • Mayor tasa de utilización
DEFECTOS
Las pérdidas por defectos incluyen los defectos en sí mismos, los costos de inspección por defectos, las respuestas a los clientes por quejas, las
reparaciones, y todo aquello que aumenta por los defectos en sí mismos.
Las causas de los Defectos:
• Énfasis en inspección al final del proceso
• Ausencia de estándares para el trabajo de inspección • Omisión de los estándares de operaciones
• Manejo manual de materiales y transporte
¿Cómo eliminar pérdidas por Defectos? A continuación se describen algunas:
• Estándares de operaciones. • Dispositivos a prueba de errores. • Inspección completa del lote. • Crear calidad en cada proceso. • Producción en flujo continuo.
• Eliminar la necesidad de sacar y guardar piezas de trabajo. • Promover el análisis de valor y la ingeniería de valor.
Para reducir/eliminar los defectos se debe encontrar la causa raíz de los mismos. La inspección realizada sólo sobre las partes defectuosas no es una solución a las pérdidas por defectos sino que, en realidad es uno de los mayores defectos asociados con las pérdidas. Es necesario inspeccionar e investigar desde el inicio de los procesos para identificar y prevenir los problemas, redefiniendo estándares y creando calidad a cada paso.
PÉRDIDAS EN PROCESOS
Las pérdidas en los procesos se refieren a las operaciones y los procesos que podrían no ser necesarios. Un aumento en los defectos podría
resultar debido a un inapropiado proceso u operación. El aumento excesivo de horas de trabajo puede resultar en un incremento de las pérdidas y defectos por cansancio y/o stress. La falta de entrenamiento o estandarización también produce pérdidas.
Los cambios en diseño podrían eliminar la necesidad de ciertas operaciones, pero todavía los trabajadores continúan haciendo algunas operaciones porque no entienden la posibilidad del cambio. Las causas de las Pérdidas en Procesos son:
Inadecuado estudio de los procesos.
Inadecuado estudio de las operaciones.
Defectuosos procesos de guía.
Los materiales no son estudiados. ¿Cómo eliminar pérdidas en los procesos?
• Diseño más apropiado de los procesos. • Revisión de operaciones.
• Mejorar las guías de automatización que se usan. • Estandarización completa.
• Promover el análisis de valor y las técnicas de la ingeniería de valor.
PÉRDIDAS EN OPERACIONES
Las pérdidas en operaciones se refieren a los movimientos que no son realmente necesarios, están más vinculadas con los movimientos que hacen los operarios.
Las causas de las Pérdidas en Operaciones son:
Baja moral en los empleados.
Layout pobre.
Falta de entrenamiento.
Falta de Desarrollo de Habilidades.
Inestabilidad en las operaciones.
Aumento excesivo de gente u horas trabajadas. ¿Cómo eliminar las pérdidas en Operaciones?
Gradualmente cambiar el flujo de producción.
Crear células de trabajo.
Hacer una completa estandarización de los procesos.
Aumentar el entrenamiento.
Aumentar la conciencia del operario sobre movimiento durante el proceso.
Mientras varios movimientos pueden ser innecesarios, trabajar es el movimiento que uno hace para agregar valor al producto. Los movimientos que no agregan valor al producto, son pérdidas. Hay que buscar la forma de reducir la cantidad de movimientos requeridos para agregar valor al trabajo.
TIEMPOS MUERTOS
Los tiempos muertos se refieren tanto a las esperas de los trabajadores como las esperas de las máquinas. Es la necesidad de esperar causada por múltiples factores incluyendo demoras de transporte, errores de máquinas, y algunos operarios que trabajan o muy rápido o muy lento. Las causas del tiempo muerto son:
• Obstrucción de flujos.
• Problemas en la parte ascendente del proceso. • Desequilibrio de capacidad.
• Lote de producción extenso.
¿Cómo eliminar pérdidas por tiempo muerto?. A continuación se presentan algunas.
• Nivelar la producción.
• Layout específico para el producto. • Dispositivos a prueba de errores. • Automatización humana.
• Rápida preparación de máquinas. • Mantenimiento autónomo.
• Línea balanceada.
Tema 1.2.- Estratificación de las pérdidas de los procesos productivos Saber:
Reconocer la metodología de la elaboración del diagrama de Pareto para la estratificación de las pérdidas
CONCEPTO DE DIAGRAMA DE PARETO
Es una herramienta que se utiliza para priorizar los problemas o las causas que los generan. El nombre de Pareto fue dado por el Dr. Juran en honor del economista italiano VILFREDO PARETO (1848-1923) quien realizó un estudio sobre la distribución de la riqueza, en el cual descubrió que la minoría de la población poseía la mayor parte de la riqueza y la mayoría de la población poseía la menor parte de la riqueza. El Dr. Juran aplicó este concepto a la calidad, obteniéndose lo que hoy se conoce como la regla 80/20. Según este concepto, si se tiene un
problema con muchas causas, podemos decir que el 20% de las causas resuelven el 80 % del problema y el 80 % de las causas solo resuelven el 20 % del problema.
Se recomienda el uso del diagrama de Pareto:
Para identificar oportunidades para mejorar.
Para identificar un producto o servicio para el análisis de mejora de la calidad.
Cuando existe la necesidad de llamar la atención a los problemas o causas de una forma sistemática.
Para analizar las diferentes agrupaciones de datos.
Al buscar las causas principales de los problemas y establecer la prioridad de las soluciones.
Para evaluar los resultados de los cambios efectuados a un proceso comparando sucesivos diagramas, obtenidos en momentos diferentes, (antes y después).
Cuando los datos puedan clasificarse en categorías.
Cuando el rango de cada categoría es importante.
Para comunicar fácilmente a otros miembros de la organización las conclusiones sobre causas, efectos y costes de los errores.
Los propósitos generales del diagrama de Pareto:
Analizar las causas.
Estudiar los resultados.
Planear una mejora continua.
La gráfica de Pareto es una herramienta sencilla pero poderosa al permitir identificar visualmente en una sola revisión las minorías de características vitales a las que es importante prestar atención y de esta manera utilizar todos los recursos necesarios para llevar a cabo una
acción de mejora sin malgastar esfuerzos ya que con el análisis se descartan las mayorías triviales revisión las minorías de características vitales a las que es importante prestar atención y de esta manera utilizar todos los recursos necesarios para llevar a cabo una acción de mejora sin malgastar esfuerzos.
Algunos ejemplos de tales minorías vitales serían:
La minoría de clientes que representen la mayoría de las ventas.
La minoría de productos, procesos, o características de la calidad causantes del grueso de desperdicio o de los costos de Retrabajos.
La minoría de rechazos que representa la mayoría de quejas de los clientes.
La minoría de vendedores que está vinculada a la mayoría de partes rechazadas.
La minoría de problemas causantes del grueso del retraso de un proceso.
La minoría de productos que representan la mayoría de las ganancias obtenidas.
La minoría de elementos que representan la mayor parte del costo de un inventario etc.
PASOS PARA LA ELABORACIÓN DEL DIAGRAMA
1. Se decide el elemento de estudio, se obtienen los datos y se ordenan. Datos:
DESCRIPCIÓN DE FALLAS FRECUENCIA
1 Descosidos 71
2 Rotos 10
3 Manchados 21
4 Quemados 07
Datos ordenados
2. Tabular los datos y calcular el acumulado:
DESCRIPCIÓN FRECUENCIA DE FALLAS FRECUENCIA RELATIVA FRECUENCIA ACUMULADA FRECUENCIA RELATIVA ACUMULADA Descosidos 71 60% 71 60% Manchados 21 18% 92 78% Rotos 10 8% 102 86% Quemados 7 6% 109 92% Otros 9 8% 118 100%
3. Trazar los ejes y mostrar los datos como una gráfica de barras. 4. Dibujar el acumulado. DESCRIPCIÓN FRECUENCIA 1 Descosidos 71 2 Manchados 21 3 Rotos 10 4 Otros 09 5 Quemados 07
5. Etiquetar el diagrama; Escribir los elementos necesarios tales como; título, periodo de obtención de los datos, nombre del proceso, nombre de quien lo preparó.
6. Se hace el análisis de cómo se presentan los datos y se planean las estrategias de solución: en nuestro ejemplo:
Los principales defectos son descosidos y manchados, los cuales se asignan a una persona para que les haga seguimiento en un tiempo razonable; una semana, y se vuelven a reunir para analizar lo que se encontró y se planean las acciones correctivas. Resueltos estos problemas se sigue con los faltantes: Rotos, quemados y otros, siguiendo el mismo procedimiento hasta su solución.
Saber Hacer:
Estratificar las pérdidas usando la técnica del diagrama de Pareto
Estudio de Caso (Ejemplo resuelto)
ACTIVIDAD 1 Aplicación práctica en el trazado de la gráfica de Pareto. Un fabricante de accesorios plásticos desea analizar cuáles son los defectos más frecuentes que aparecen en las unidades al salir de la línea de producción. Para esto, empezó por clasificar todos los defectos posibles en sus diversos tipos:
Un inspector revisa cada accesorio a medida que sale de producción registrando sus defectos de acuerdo con dichos tipos. Al finalizar la jornada, se obtuvo una tabla como esta:
La tercera columna muestra el número de accesorios que presentaban cada tipo de defecto, es decir, la frecuencia con que se presenta cada defecto. En lugar de la frecuencia numérica se puede utilizar la frecuencia porcentual, es decir, el porcentaje de accesorios en cada tipo de defecto, lo cual se indica en la cuarta columna. En la última columna va acumulando los porcentajes.
Para hacer más evidente los defectos que aparecen con mayor frecuencia se ordenan los datos de la tabla de manera decreciente en alta frecuencia.
Como se observa la categoría “otros” siempre debe ir al final, sin importar su valor. De esta manera, si hubiese tenido un valor más alto, igual debería haberse ubicado en la última fila
Ahora se pueden representar los datos en un histograma como el siguiente:
Ahora resulta evidente cuales son los tipos de defectos más frecuentes. Se puede observar que los 2 primeros tipos de defectos se presentan en el 79,8 % de los accesorios con fallas. Por el Principio de Pareto, concluimos que: La mayor parte de los defectos encontrados en el lote pertenece sólo a 2 tipos de defectos (los “pocos vitales”), de manera que si se eliminan las causas que los provocan desaparecería la mayor parte de los defectos.
Otro análisis complementario y sumamente útil e interesante, es calcular los costos de cada problema, con lo cual podríamos construir un diagrama similar a partir de ordenar las causas por sus costos.
Este análisis combinado de causas y costos permite obtener la mayor efectividad en la solución de problemas, aplicando recursos en aquellos temas que son relevantes y alcanzando una mejora significativa
Estudio de Caso (Ejemplo Propuesto)
ACTIVIDAD 2. Realizar el diagrama del Pareto de las siguientes fallas.
En la empresa “UTMEX” se han detectado las principales fallas en una máquina, la cual ha provocado una baja en su indicador de eficiencia, con lo que se ha generado la siguiente tabla.
Debate en grupo
ACTIVIDAD 3. Realizar un debate entre equipos de trabajo para la identificación de la posible solución del problema anterior y entregue un reporte final.
Causas Frecuencias
Interrupciones de la Energía Eléctrica 16 Manejo Incorrecto del Operador 48 Errores de Calibración y puesta a punto 7
Cambios de Turno 27
Falta de Refacciones 12
Falta de Mantenimiento 9
UNIDAD 2. HERRAMIENTAS PARA LA REDUCCIÓN DE PÉRDIDAS EN LOS PROCESOS PRODUCTIVOS
.
Objetivo:
El alumno utilizará las técnicas de calidad para disminuir los desperdicios mediante la aplicación de herramientas estadísticas y conceptos de manufactura esbelta.
Resultado de aprendizaje:
Presentar una propuesta para minimizar las pérdidas de un proceso productivo que incluya:
Histograma, hojas de comprobación o de verificación, gráficas de control y diagramas de dispersión.
Las estrategias para la implementación de un programa de 5 S’s con enfoque en el área de mantenimiento
Tema 2.1.- Herramientas estadísticas para reducir desperdicios. Saber:
Reconocer las herramientas estadísticas tales como: histograma, diagrama de Pareto, hojas de comprobación o de verificación, diagrama causa efecto, graficas de control, diagramas de dispersión y estratificación.
INTRODUCCIÓN
El objetivo del presente documento es disponer de una guía rápida y visual para la aplicación de las diferentes herramientas utilizadas para la resolución de problemas. Si bien no pretende ser un manual exhaustivo de aplicación, sí intenta recoger los aspectos básicos a tener en cuenta a la hora de la utilización de cualquiera de las herramientas presentadas. De esta forma se pretende que el facilitador y/o los componentes de un equipo de mejora puedan aplicarlas paso a paso en cada caso concreto de sus proyectos
HISTOGRAMA
El Histograma es una herramienta gráfica utilizada para visualizar y analizar la frecuencia con que una variable toma diferente valores dentro de un conjunto de datos.
PROCEDIMIENTO DE USO
Para la realización e interpretación del histograma es necesario seguir el siguiente procedimiento:
Paso 1: Preparación de los datos.
•Disponer de unos datos que cumplan las siguientes características: a) Objetivos.
b) Completos. c) Exactos.
d) Representativos.
Paso 2: Determinar los valores extremos de los datos y el recorrido. • Identificar en la tabla de datos:
a) El valor máximo: Vmax. b) El valor mínimo: Vmin.
c) El recorrido: R = Vmax. - Vmin.
d) El mínimo nº de datos para un buen histograma es 40. Paso 3: Definir las clases que contendrá el histograma. Clases; son intervalos en que se dividen los valores de los datos.
Características:
1. Todas las clases tendrán el mismo intervalo. 2. No debe haber solapamiento entre clases. 3. La amplitud se halla I = RECORRIDO / Nº CLASES.
Paso 4: Construir las clases anotando los límites de cada una de ellas.
Paso 5: Calcular la frecuencia de clase.
• Determinar el número de datos incluido en cada clase (frecuencia de clase).
• Comprobar que el número total de datos es igual a la suma de las frecuencias de clase.
Paso 6: Dibujar y rotular los ejes. • Eje vertical: representa las frecuencias.
Nº DATOS Nº CLASES RECOMENDADO 20 – 50 6 51 – 100 7 1010 – 200 8 201 – 500 9 501 – 1,000 10 Más de 1,000 11 – 20
• Eje horizontal: representa la magnitud de la característica medida. Se divide en tantos intervalos como clases.
Paso 7: Dibujar el histograma.
• Dibujar las barras de cada clase. La altura de cada una corresponde a su frecuencia de clase.
Paso 8: Rotular el gráfico.
• Incluir título, condiciones en que se han recogido los datos, etc. • Posibles problemas y deficiencias en la interpretación.
• No existen reglas para la interpretación, si bien se debe estudiar:
Las características del Histograma: (media, dispersión, forma).
Relacionar dichas características con el proceso o la actividad representada, para buscar posibles explicaciones. Finalmente los posibles problemas de interpretación son:
Las conclusiones obtenidas no reflejarán la situación real. Los datos utilizados no son adecuados (sesgados, inexactos,
anticuados, etc.).
La muestra de datos es pequeña o poco representativa. No se debe aceptar las conclusiones como hechos, ya que
solo son teorías.
Con lo anterior se concluye el desarrollo del histograma.
DIAGRAMA DE PARETO
Un diagrama de Pareto es la relación entre los diferentes factores que contribuyen a un determinado efecto, aquellos que tienen mucha
importancia en su contribución (“poco vitales”) y aquellos que son poco importantes (“triviales”), a partir de una comparación cuantitativa y ordenada.
PROCEDIMIENTO DE USO DEL HISTOGRAMA Paso 1: Preparación de los datos.
• Definir el efecto cuantificado y medible sobre el que se quiere priorizar.
• Disponer de una lista completa de elementos que contribuyan al efecto estudiado.
• Conocer la magnitud de la contribución de cada elemento o factor al efecto estudiado. Para ello habrá que hacer una toma de datos o un análisis de datos ya existentes.
Paso 2: Cálculo de las contribuciones parciales y totales. • Anotar, para cada elemento, la magnitud de su contribución.
• Ordenar los elementos de mayor a menor, según la magnitud de su contribución.
• Calcular la magnitud total del efecto como suma de las magnitudes parciales.
Paso 3: Calcular el porcentaje y el porcentaje acumulado para cada elemento de la lista ordenada.
• El porcentaje de la contribución de cada elemento se calcula: •(Magnitud del elemento/Magnitud total del efecto) x 100.
• El porcentaje acumulado para cada elemento se calcula sumando a cada elemento de la lista el porcentaje del elemento anterior.
Paso 4: Trazar y rotular los ejes del Diagrama.
• En el eje vertical izquierdo se representa la magnitud de cada factor (De 0 al valor del efecto total).
• En el eje horizontal se representan los diferentes factores.
• En el eje vertical derecho se representa la magnitud de los porcentajes acumulados de cada factor.
Paso 5: Dibujar el gráfico de barras que representa el efecto de cada factor contribuyente.
• La altura de cada barra es igual a la contribución de cada elemento tanto medida en magnitud, por medio del eje vertical izquierdo, como en porcentaje, por medio del eje vertical derecho.
Paso 6: Trazar el gráfico lineal de porcentajes acumulados.
• Marcar sobre cada factor el punto correspondiente a su porcentaje acumulado.
Paso 7: Separar los elementos “Pocos Vitales” de los “Muchos Triviales”.
• Trazar una línea vertical que separe el Diagrama en dos partes, basándonos en el cambio de inclinación de los segmentos.
• Identificar los elementos “Pocos Vitales” que quedan a la izquierda de la línea.
Posibles problemas y deficiencias en la interpretación:
a) La frontera comentada en el paso 7 puede ser difusa. Como orientación puede estar alrededor del 60%.
b) Si todos los factores tienen una contribución similar, esta herramienta no es aplicable.
c) Si uno de los “Pocos Vitales” es la categoría “Varios”, se debe profundizar en la toma de datos y análisis de éstos.
HOJAS DE REGISTRO
Las Hojas de Recogida de Datos son impresos utilizados para reunir datos de forma sencilla y que facilitan el posterior análisis de los mismos.
PROCEDIMIENTO DE USO
Paso 1: Formulación de preguntas.
• Se deben formular la pregunta o preguntas, correctas y especificas, que debemos contestar para decidir de forma adecuada las futuras acciones a realizar.
Paso 2: Definir las herramientas apropiadas para el análisis de datos.
• Según el tipo de herramienta a utilizar, deberemos decidir sobre las características de los datos a recoger (volumen de datos, exactitud, muestreos, etc.)
Paso 3: Definir las condiciones de la recogida de datos.
• Se debe intentar que el proceso de recogida de datos no distorsione el valor de éstos, por lo que debe tenerse en cuenta:
La formación y experiencia del personal de recogida de datos. El tiempo disponible y la dedicación a la recogida.
La realización por aquellos que tengan acceso directo a los datos. Paso 4: Diseño del impreso.
• La anotación debe ser sencilla.
• Se diseñará tratando de evitar erro res en la anotación. • Incluir un campo para OBSERVACIONES.
• El impreso debe ser auto explicativo. • Se debe cuidar el aspecto formal.
Paso 5: Ensayar los impresos y sus instrucciones.
Paso 6: Informar y formar al personal.
• Asegurarse que el personal conoce y entiende • El significado de cada parte del impreso.
• La importancia de obtener datos completos y no sesgados. Paso 7: Realización de la recogida de datos.
Paso 8: Auditar el proceso y validar los resultados.
• Debe auditarse mediante revisiones aleatorias de impresos y observación del proceso:
• El cumplimiento de las condiciones de recogida establecidas. • La correcta cumplimentación de los impresos.
Posibles problemas y deficiencias en la interpretación:
a) El principal problema es la deficiente aplicación de paso 1, que nos lleva a recoger “cuantos más datos mejor”, provocando:
Mayor esfuerzo en la recogida de datos. Mayor cantidad de datos a manejar.
b) Se pueden producir sesgos por deficiencias en el proceso de planificación y recogida de datos:
DIAGRAMA CAUSA – EFECTO
El Diagrama Causa - Efecto (también llamado “Diagrama de Ishikawa” o “Espina de Pescado”) es una representación gráfica que pretende mostrar la relación causal e hipotética de los diversos factores que pueden contribuir a un efecto o fenómeno determinado.
PROCEDIMIENTO DE USO
Paso 1: Definir sencilla y brevemente el efecto o fenómeno cuyas causas deben ser identificadas.
Paso 2: Colocar el efecto dentro de un rectángulo a la derecha de la superficie de escritura y dibujar una flecha, que corresponderá al eje central del diagrama, de izquierda a derecha, apuntando hacia el efecto.
Paso 3: Identificar las posibles causas que contribuyen al efecto o fenómeno de estudio.
• Se puede utilizar la “Tormenta de Ideas” o bien un proceso lógico paso a paso.
Paso 4: Identificar las causas principales e incluirlas en el diagrama (no menos de 2 y no más de 6).
• Identificar las causas o clases de causas más generales en la contribución al efecto.
• Escribirlas en un recuadro y conectarlas con la línea central.
Paso 5: Añadir causas secundarias para cada rama principal. • Identificar las posibles causas de las causas principales.
• Incluir las nuevas causas en el diagrama, apuntando a la rama correspondiente.
Paso 6: Añadir causas subsidiarias para las sub-áreas anotadas. • El proceso continúa hasta que se llega en cada rama a la causa raíz. • Causa raíz es aquella que:
• Es causa del efecto que estamos analizando. • Es controlable directamente.
Paso 7: Comprobar la validez lógica de cada cadena causal. Paso 8: Conclusión.
El resultado es un diagrama ordenado de posibles causas que contribuyen a un efecto.
Posibles problemas y deficiencias en la interpretación:
a) Un Diagrama Causa-Efecto proporciona un conocimiento común de un problema complejo, con todos sus elementos y relaciones claramente visibles a cualquier nivel de detalle.
b) Su utilización ayuda a organizar la búsqueda de causas de un determinado fenómeno pero no las identifica y no proporciona respuestas a preguntas.
c) Recordar que el diagrama desarrolla y representa teorías, no datos reales.
d) No se debe construir el diagrama sin un análisis previo de los síntomas.
DIAGRAMA DE DISPERSIÓN
El Diagrama de Dispersión es una herramienta gráfica utilizada para visualizar el grado de relación que existe entre dos variables cualitativas. PROCEDIMIENTO DE USO
Paso 1: Elaborar una teoría admisible y relevante sobre la supuesta relación entre dos variables.
• El Diagrama muestra la existencia de relación entre dos variables, no el origen de dicha relación.
Paso 2: Obtener los pares de datos correspondientes a las dos variables.
• Se debe disponer de unos datos que cumplan las siguientes características:
En cantidad suficiente (+ de 40). Exactos.
Correctamente emparejados. Representativos.
Paso 3: Determinar los valores máximo y mínimo para cada una de las variables.
• Si se estudia una relación causa-efecto, el eje horizontal representará la supuesta causa.
Paso 5: Trazar y rotular los ejes horizontal y vertical.
• Los ejes deben ser aproximadamente de la misma longitud, determinando un área cuadrada.
• Los ejes se enumeran a intervalos iguales y con incrementos de la variable constantes.
• Cada eje debe rotularse con el nombre de la variable y la unidad de medida.
Paso 6: Marcar sobre el diagrama los pares de datos.
• Para cada par de datos localizar la intersección de las lecturas de los ejes correspondientes y señalarlo con un punto o símbolo.
• Si algún punto coincide con otro existente, se traza un círculo concéntrico alrededor.
Posibles problemas y deficiencias en la interpretación:
a) Los diagramas de dispersión muestran relaciones, pero no son pruebas.
b) La interpretación no debe extrapolarse más alta del recorrido de los datos.
c) Deben elegirse las escalas de los ejes adecuadamente para no enmascarar los resultados.
CARTAS DE CONTROL
De acuerdo con E.L. Grant (Statistical Quality Control) la calidad medida de un producto manufacturado, está siempre sujeta a una cierta variación fortuita.
Algún sistema estable de causas fortuitas es inherente a cualquier esquema particular de producción e inspección. La variación propia de este modelo estable es inevitable, pero las razones para la variación fuera de este modelo estable pueden ser descubiertas y corregidas. La carta control desarrollada por Shewhart (Economic Control of Quality of Manufatured Product.) es un dispositivo gráfico para detectar modelos no naturales de variación en los datos resultantes de procesos
repetitivos, lo cual permite fijar un criterio para detectar deficiencias en el control estadístico. En estas cartas los puntos muestreados son representados gráficamente de una forma secuencial y posteriormente unidos por una línea facilitando la interpretación visual.
Las pruebas más comunes para modelos no naturales son las pruebas de inestabilidad, las cuales permiten determinar si el sistema de causas está cambiado, comúnmente se les designa como las zonas A, B, y C. Como referencia a estas zonas, el modelo de variación observado se dice que es no natural o que el proceso está fuera de control si ocurre uno o más de los siguientes eventos:
1.- Un sólo punto cae fuera del límite de control. Por ejemplo más allá de la zona A.
2.- Dos de tres puntos sucesivos, caen en la zona B o más allá 3.- Cuatro de cinco puntos sucesivos caen en la zona B o más allá 4.- Ocho puntos sucesivos caen en la zona C o más allá.
Estas pruebas se aplican separadamente a ambas mitades de la Carta Control.
Las cartas más comúnmente usadas son: Carta X, la Carta R, la Carta p, y la carta c; las dos primeras tratan con datos de medición, mientras que las dos últimas tratan con datos de atributos. (Enumeración).
Las constantes A2 , D3 y D4 están tabuladas (ver anexo), mientras que las cantidades X, R, p, y c se calculan de los datos suministrados.
Planes de Muestreo:
El muestreo de aceptación puede ser de dos tipos: muestreo lote por lote también denominado muestreo por atributos y muestreo de producción continuo o muestreo variable. Los primeros se refieren a los casos donde cada espécimen es clasificado simplemente como defectuoso o no defectuoso; en los planes variables se refiere a los casos en los cuales una medida es tomada y registrada numéricamente en cada espécimen inspeccionado. El plan de muestreo por atributos que se efectúa en base de lote, está definido por tres elementos: el
tamaño del lote (N), el tamaño de la muestra (n) y el número de aceptación A³.
ESTRATIFICACIÓN
La estratificación es la separación de datos en categorías o clases. Su utilización más frecuente se da durante la etapa de Diagnóstico, para identificar qué clases o tipos contribuyen al problema que hay que resolver. Podemos clasificar o separar una masa de datos en diferentes grupos o categorías. Los datos observados en un grupo dado comparten unas características comunes que definen la categoría. Este proceso de clasificación recibe el nombre de estratificación. La estratificación es la base para otras herramientas, como el Análisis de Pareto, y se utiliza conjuntamente con otras herramientas, como los Diagramas de dispersión.
Cómo interpretar la estratificación: Si los resultados de la estratificación se presentan en forma de gráfico de barras, es fácil examinar las categorías de una variable para ver si alguna o algunas de las categorías destacan sobre el resto. ¿Tiene un proveedor un porcentaje de defectos particularmente elevado? ¿Qué tipos de pernos son más propensos a error? Después de la estratificación, si los resultados dan una indicación clara de la fuente probable del fenómeno que se estudia, el equipo tendrá que validar sus resultados iniciales o necesitará un mayor conocimiento de los detalles sobre la causa precisa. Si inicialmente no se obtienen unos resultados útiles, se optará o bien por proceder a una estratificación de segundo orden, o por estratificar según otras variables.
Cómo elaborar una estratificación:
1. Seleccionar las variables de estratificación.
2. Establecer las categorías que se utilizarán en cada variable de estratificación.
3. Clasificar las observaciones dentro de las categorías de la variable de estratificación
4. Calcular el fenómeno que se está midiendo en cada categoría.
5. Mostrar los resultados. Los gráficos de barras suelen ser los más eficaces.
6. Preparar y exponer los resultados para otras variables de estratificación.
7. Planificar una confirmación adicional.
La estratificación es un método de clasificación de datos en subgrupos homogéneos por alguna característica común, que permite extraer conclusiones sobre el efecto que se produce de acuerdo a dicha característica.
PROCEDIMIENTO DE USO
Paso 1: Estudiar las conclusiones del empleo de una herramienta de resolución de problemas sobre un conjunto de dato agrupados.
- Normalmente se utiliza a partir de los resultados de histogramas, diagramas de dispersión o diagramas de Pareto.
Paso 2: Observar los datos y determinar si se pueden hacer subgrupos de los mismos.
Paso 3: Hacer los subgrupos y aplicar a cada grupo la misma herramienta aplicada en el paso 1.
Posibles problemas y deficiencias en la interpretación
- Según el tipo de herramienta de tratamiento de datos utilizada, los problemas de interpretación serán los descritos para cada una de ellas.
Saber Hacer:
Disminuir desperdicios empleando las 7 herramientas estadísticas: histograma, diagrama de Pareto, hojas de comprobación o de verificación, diagrama causa efecto, graficas de control, diagramas de dispersión y estratificación
Estudio de Caso (Ejemplo Propuesto) ACTIVIDAD 1. Histograma
Se ha medido la longitud (en mm) de 40 muestras de un componente produciéndose los resultados mostrados a continuación. La especificación es de 30.2 „b0.9 mm. Mostrar la variación con un histograma y obtener una decisión.
1. Se obtiene los datos
2. Se encuentra el valor máximo y mínimo; 30.6 y 29.2 3. Se determina la amplitud de la escala;
5. Se determina la tabla de frecuencias 6. Se prepara el histograma
HISTOGRAMA 7. Análisis y conclusiones:
En base al análisis de la grafica y tomando en cuenta las especificaciones de 30.2 „b0.9 mm. O sea de 29.3 a 31.1 mm observamos que en cuanto al límite superior de especificación de 31.1 mm. No existe ningún problema, lo que no podemos decir en cuanto al límite inferior de 29.3 mm, observamos que una pequeña cantidad tiende a salirse de especificación, lo que provoca una acción inmediata para corregir el problema, haciendo un seguimiento hasta cerciorarse que el problema a desaparecido.
Estudio de Caso (Ejemplo Propuesto) ACTIVIDAD 2. Histograma.
El director de producción de una empresa quiere evaluar el número de piezas con errores de tolerancia que tiene el primer lote de piezas fabricado en cada turno. Para ello, se evalúan 40 lotes de 1800 piezas y se cuenta el número de errores. Los resultados se registran en la siguiente tabla:
Para su estudio se decide elaborar el histograma de frecuencias, obteniéndose el siguiente resultado:
Vmax .= 37
R = Vmax - Vmin = 9 Vmin = 28
Nº Clases = 6 (ya que tenemos 40 datos) Amplitud de intervalo = 9/6 = 1,5
Estudio de Caso (Ejemplo Propuesto) ACTIVIDAD 3. Diagrama de Pareto.
Un accesorio de metal estampado de forma particular se cubre con un adhesivo y se coloca en un molde en el que se inyecta caucho para hacer el producto, se ha hecho un estudio reciente para investigar el
aumento en el número de defectos. Elaborar un diagrama de Pareto y dar las conclusiones pertinentes,
1. Se ordenan los datos y se calcula el acumulado
2. Se Gráfica el diagrama de Pareto, incluyendo su acumulado; “Diagrama de Pareto de accesorio de metal estampado” Elaboro: Ing. Juan Corona R.
Datos 3 14 Periodo del 1º al 5 de mayo del 2009-06-1 Empresa: Troquelados S. A.
Diagrama de Pareto
3. Crear una escala porcentual en el eje vertical en el lado derecho. 4. Etiquetar el diagrama
5. Analizar la grafica;
Conclusión; Al defecto de descosidos es al que debe prestarse mayor atención. Por lo que se designará una persona responsable de su seguimiento, una vez resuelta se seguirá con las demás, asta la solución total de todos los defectos.
Estudio de Caso (Ejemplo Propuesto) ACTIVIDAD 4. Diagrama de Pareto.
En un determinado proceso productivo se han tomado datos de las causas que han producido paradas de línea en los últimos 3 meses, obteniéndose la siguiente tabla y gráfico.
Conclusión: 2 causas (avería máquina A y materia prima defectuosa) son responsables del 78% del problema de paradas, mientras no se resuelvan dichas causas no resolverá el problema suficientemente.
Estudio de Caso (Ejemplo Propuesto) ACTIVIDAD 5. Diagrama de Pareto.
Defectos encontrados en una inspección 1.- Presencia de óxido
2.- Falta de identificación. 3.- Manchas de aceite. 4.- Mala ubicación.
Estudio de Caso (Ejemplo Propuesto) ACTIVIDAD 6. Diagrama causa-efecto
Hemos visto en la introducción como el valor de una característica de calidad depende de una combinación de variables y factores que condicionan el proceso productivo. Vamos a continuar con el ejemplo de fabricación de mayonesa para explicar los Diagramas de Causa-Efecto:
Cuando ocurre un problema en la calidad del producto, debemos investigar para identificar las causas del mismo. Para ello nos sirven los Diagramas de Causa - Efecto, conocidos también como Diagramas de Espina de Pescado por la forma que tienen. Estos diagramas fueron utilizados por primera vez por Kaoru Ishikawa.
Para hacer un Diagrama de Causa-Efecto seguimos estos pasos:
1. Decidimos cual va a ser la característica de calidad a analizar. Por ejemplo, en el caso de la mayonesa podría ser el peso del frasco lleno, la densidad del producto, el porcentaje de aceite, etc.
2. Trazamos una flecha gruesa que representa el proceso y escribimos la característica de calidad:
3. Indicamos los factores que puedan generar la fluctuación de la característica de calidad, trazando flechas secundarias hacia la
principal. Por ejemplo, Materias Primas, Equipos, Operarios, Método de Medición:
Incorporamos en cada rama factores más detallados que se puedan considerar causas de fluctuación. Para hacer esto, podemos formularnos estas preguntas:
a. ¿Por qué hay fluctuación o dispersión en los valores de la característica de calidad?
b. ¿Qué Materias Primas producen fluctuación o dispersión en los valores de la
c. ¿Por qué hay fluctuación o dispersión en el aceite? Por la fluctuación de la cantidad
d. ¿Por qué hay variación en la cantidad agregada de aceite? Por funcionamiento
e. ¿Por qué la balanza funciona en forma irregular? Por que necesita mantenimiento.
Finalmente verificamos que todos los factores que puedan causar dispersión hayan sido incorporados al diagrama. Las relaciones Causa-Efecto deben quedar claramente establecidas y en ese caso, el diagrama está terminado.
Un diagrama de Causa-Efecto es de por si educativo, sirve para que la gente conozca a profundidad el proceso con que trabaja, visualizando con claridad las relaciones entre los Efectos y sus Causas. Sirve también para guiar las discusiones, al exponer con claridad los orígenes de un problema de calidad. Y permite encontrar rápidamente las causas.
4. Verificar la omisión de causas. Para asegurar que no se deje fuera ningún factor.
5. Identificar los factores que afectan fuertemente la característica. Señalando con círculos los factores que afecten fuertemente la característica.
6. Escribir la información relacionada. Escribir el nombre del producto, el nombre del proceso, el nombre del grupo, los nombres de los participantes, la fecha de creación.
Estudio de Caso (Ejemplo Propuesto) ACTIVIDAD 7. Diagrama de dispersión.
La empresa “Aceros H” fabrica herramientas de corte de alta calidad y está estudiando cómo el uso de un nuevo aditivo el H-99 puede mejorar la duración de un determinado tipo de herramienta.
Para ello se realizan una serie de ensayos, obteniéndose los siguientes resultados.
Con estos datos se obtiene el siguiente diagrama de dispersión: Se observa que existe una relación fuerte y positiva entre las dos variables: cuanto mayor es el porcentaje de H-99 en la composición del acero, mayor es la duración de la herramienta.
Estudio de Caso (Ejemplo Propuesto) ACTIVIDAD 8. Diagrama de Pareto.
Permiten estudiar la relación entre 2 variables X e Y, se dice que existe una correlación entre ambas si cada vez que aumenta el valor de X aumenta proporcionalmente el valor de Y (Correlación positiva) o si cada vez que aumenta el valor de X disminuye en igual proporción el valor de Y (Correlación negativa). En un gráfico de correlación representamos cada par X, Y como un punto donde se cortan las coordenadas.
Tenemos un grupo de personas adultas de sexo masculino a cada persona se le mide la altura en m (X) y el peso en kg (Y). Es decir, un par de valores X, Y altura y peso de dicha persona:
Entonces, para cada persona representamos su altura y su peso con un punto en un gráfico:
Una vez que representamos a las 50 personas quedará un gráfico como el siguiente:
Gráficas de dispersión
¿Que nos muestra este gráfico? En primer lugar podemos observar que las personas de mayor altura tienen mayor peso, es decir parece haber una correlación positiva entre altura y peso.
Pero un hombre bajito y gordo puede pesar más que otro alto y flaco. Esto es así porque no hay una correlación total y absoluta entre las variables altura y peso. Para cada altura hay personas de distinto peso:
Sin embargo podemos afirmar que existe cierto grado de correlación entre la altura y el peso de las personas. Cuando se trata de dos variables cualesquiera, puede no haber ninguna correlación en mayor o menor grado, como podemos ver en los gráficos siguientes:
No existe correlación
Existe una correlación fuerte y positiva
En el siguiente gráfico podemos ver la relación entre el contenido de Humedad de hilos de algodón y su estiramiento:
Existe una correlación fuerte, pero negativa
Estudio de Caso (Ejemplo Propuesto) ACTIVIDAD 9. Gráficos de Control.
Es una carta especialmente preparada, donde se van anotando los valores de la característica de calidad que se está controlando. Los datos se registran durante el proceso de fabricación y a medida que se obtienen. El gráfico de control tiene una Línea Central que representa el promedio histórico de la característica que se está controlando y Límites Superior e Inferior que también se calculan con datos históricos.
Formato de una gráfica de control
Supongamos que se tiene un proceso de fabricación de anillos de pistón para motor de automóvil, a la salida del proceso se toman las piezas y se mide el diámetro. Las mediciones del diámetro de los anillos se anotan en una carta como la siguiente:
Grafico de control
Podemos observar en este gráfico que los valores fluctúan alrededor del valor central (Promedio histórico) y dentro de los límites de control superior e inferior. A medida que se fabrican, se toman muestras de los anillos, se mide el diámetro y el resultado se anota en el gráfico, por ejemplo, cada media hora.
Pero ¿Qué ocurre cuando un punto se va fuera de los límites? Eso es lo que ocurre con el último valor en el siguiente gráfico. Esa circunstancia puede ser un indicio de que algo anda mal en el proceso. Entonces, es necesario investigar para encontrar el problema y corregirlo.
Si no se hace esto el proceso estará funcionando a un nivel de calidad menor que originalmente.
Existen diferentes tipos de Gráficos de Control. Cuando se mide una característica de calidad
El gráfico de R es Muy similar. Cálculo de los límites de control;
Utilizando las formulas siguientes para X y R. Los coeficientes A2, D4, D3, etc. Son dados ya por la tabla:
Estudio de Caso (Ejemplo Propuesto) ACTIVIDAD 10. Gráfica de control.
Con los siguientes datos elaborar una gráfica de Control x -.R, incluyendo límites de control y un breve comentario acerca de lo que sucede en la misma:
DATOS
Con los siguientes datos elaborar una gráfica de Control P, de porciento de defectos, incluyendo un breve comentario acerca de lo que sucede en la misma:
Gráfica X - R
Calculando los límites de control de la gráfica de promedios y de rangos:
Estudio de Caso (Ejemplo Propuesto) ACTIVIDAD 11. Gráfica de control.
Con los siguientes datos elaborar una gráfica de Control P, de porciento de defectos, incluyendo un breve comentario acerca de lo que sucede en la misma.
Gráfica P
Conclusiones; Analizando la gráfica podemos concluir que se tienen 3 defectos en tres días, lo cual es motivo de investigación para poder
eliminar esta condición, y una vez resuelta esta, poder continuar con los demás defectos hasta alcanzar una condición de cero defectos, que como podemos ver en la gráfica se presenta en dos días, lo que significa que es posible alcanzar esta condición.
Estudio de Caso (Ejemplo Propuesto) ACTIVIDAD 11. Estratificación.
En un equipo de mejora se obtienen los siguientes datos que recogen el nº de defectos por lote en conjuntos de 10.000 piezas, en función del tiempo de tratamiento al que se someten.
Al representar el Diagrama de Dispersión se obtiene el siguiente resultado.
Se observa una relación de correlación positiva débil entre el tiempo de tratamiento y el número de defectos.
El efecto del tiempo es más acusado en el caso de utilizar la materia prima B.
Estudio de Caso (Ejemplo Propuesto) ACTIVIDAD 12. Estratificación.
En un proceso de soldadura entre puntos de un equipo óptico. La tasa de resistencia de la soldadura se muestra en un histograma. El área sombreada muestra, que algunas soldaduras no son suficientemente resistentes como para cumplir con la especificación inferior de 65 kg/cm 2 , Como los operarios A y B se alternan en una sola máquina de soldar por puntos, realizar una estratificación por medio de histogramas por operario y dar una conclusión.
Determinar mediante la herramienta de histograma y estratificación que es lo que está sucediendo y dar un breve comentario.
CONCLUSIÓN:
Se concluye que el operador esta ocasionando la falla, y ahondando se encontró que el operador no fue instruido adecuadamente por lo que la verdadera falla radica en que los operadores deben ser instruidos completamente antes de ponerlos en las líneas a operar las maquinas, esto fue implementado a partir de este momento y la falla desapareció.
ACTIVIDAD 13. Practicas.
Practica 1; Histograma
Se ha medido la longitud (en mm) de 40 muestras de un componente produciéndose los resultados mostrados a continuación. La especificación es de 30.2 ± 0.9 mm. Mostrar la variación con un histograma y obtener una decisión.
30.1 30.0 29.9 29.7 30.4 29.7 30.0 30.5 30.3 29.4 30.2 29.8 29.8 30.0 30.3 30.0 30.4 29.2 29.8 30.0 29.8 29.8 30.1 29.9 29.9 30.3 30.0 29.5 30.0 29.6 29.7 29.9 30.6 29.5 30.4 29.7 30.2 29.8 30.1 29.9
Practica 2; Diagrama de Pareto
Un accesorio de metal estampado de forma particular se cubre con un adhesivo y se coloca en un molde en el que se inyecta caucho para hacer el producto, se ha hecho un estudio reciente para investigar el aumento en el número de defectos.
Los problemas los ha clasificado en 7 estratos como se indica a continuación: Descripción Frecuencia Caucho deficiente 91 Adhesión deficiente 128 Fisuras 9
Huecos 36
Impurezas 15
Cortes 23
Otros 12
Con base en estos registros suscitados durante el año 2000, se decide construir el diagrama de Pareto, con el fin de evitar mayores desperdiciar.
Practica 3; Hojas de comprobación o de verificación
Con los datos siguientes diseñar una hoja de verificación y obtener las correspondientes conclusiones. DEFECTOS FRECUENCIA Dureza fuera de especificación 29 Cabezas rotas 22 Longitud 12 Tamaño de la cabeza 10 Enroscado imperfecto 7 Otros 4 Total 84
Practica 4; Diagrama Causa-Efecto
Utilizando como causa, “porque llegan tarde los alumnos al salón de clase” Elaborar un diagrama de Ishikawa y obtener algunas conclusiones, formar equipos de 3 alumnos en esta práctica.
Práctica 5; Gráfica o Cartas de control
Con los siguientes datos elaborar una gráfica de Control x− R, incluyendo límites de control y un breve comentario acerca de lo que sucede en la misma: DATOS X1 27 25 23 26 25 22 X2 24 26 27 25 29 23 X3 28 29 25 28 25 29 X4 27 28 24 25 26 24 X5 26 23 27 27 24 23 SUMA X R
Con los siguientes datos elaborar una gráfica de Control P, de porciento de defectos, incluyendo un breve comentario acerca de lo que sucede en la misma:
Fecha 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 Producció n 21 5 21 0 20 0 22 0 21 0 23 0 21 5 22 5 23 0 23 5 21 0 20 0 21 0 20 0 Defectos 2 3 0 1 2 1 3 0 1 2 0 1 3 1 % Defecto
Práctica 6; Diagramas de Dispersión
Un cierto material tiene un contenido A (en tanto por ciento) de x, y un valor y (kgm/cm2) de resistencia a choques, los datos se dan a continuación, determinar mediante el diagrama de dispersión la relación entre esas dos variables.
1 21.8 15.7 2 22.3 15.1 3 20.7 13.5 4 21.9 14.6 5 21.1 14.9 6 23.6 15.7 7 20.3 13.9 8 20.9 13.2 9 22.7 16.2 10 23.9 15.4
Práctica 7; Estratificación
En un proceso de soldadura entre puntos de un equipo óptico. La tasa de resistencia de la soldadura se muestra en un histograma. El área sombreada muestra, que algunas soldaduras no son suficientemente resistentes como para cumplir con la especificación inferior de 65 kg/cm2, Como los operarios A y B se alternan en una sola máquina de soldar por puntos, realizar una estratificación por medio de histogramas por operario y dar una conclusión.
Dat o Frecue ncia 67.5 14 66.5 17 68.5 11 65.5 10 69.5 15 64.5 7 70.5 21 63.5 3 71.5 9 62.5 1 72.5 7 61.5 0 7.5 6 60.5 0 74.5 1
Tema 2.2.- Herramientas de la manufactura esbelta.
Saber:
Identificar las filosofías de manufactura esbelta: SMED, JIT, Poka Yoke, 5S, MTBF, KAIZEN.
JUST-IN –TIME
En la década siguiente a la segunda guerra mundial, Toyota siempre tuvo listo a principios de cada mes un plan de producción. Pero la totalidad de las piezas no podían reunirse nunca hasta mitad de mes, Esto significaba que la mayor parte del ensamble se realizaba a mediados de mes.
Por aquélla época Taiichi Ohno estudio el funcionamiento de los supermercados estilo americano. La conclusión ala que llego fue que la estructura de gestión de un supermercado podría aplicarse de alguna manera a una planta productiva.
En un supermercado cada cliente selecciona el tipo y cantidad de artículos que necesita de los anaqueles, los coloca en su carrito y paga al salir. Al hacer esto tiene en cuenta el numero de integrantes de la familia y el espacio disponible en el alacena.
El termino JIT lo invento Kiichiro Toyoda, primer presidente de Toyota. Pero fue el Sr. Ohno el que asumió el desafio. Por tanto,es Ohno el
responsable de la creación del sistema Toyota tal como lo conocemos hoy.
Just in time significa suministrar a cada proceso lo que necesita cuando lo necesita y en la cantidad en la que lo necesita. Esta manera de trabajar tiene su sustento en el siguiente concepto “el proceso que necesita piezas regresa al proceso anterior a conseguir lo que necesita y en la cantidad que necesita” lo que significa invertir el proceso tradicional de producción.
Esto evita que los procesos subsecuentes se conviertan en almacenes de los procesos precedentes, evitando acumulación de artículos sobre el espacio de trabajo.
Si los procesos subsecuentes se surten y son responsables de tomar y trasladar lo que necesitan, los procesos precedentes tienen un mejor control de sus niveles y ritmos de producción ya que visual mente pueden determinar la cantidad de productos a fabricar para reponer los que el proceso subsecuente tomo.
Este sistema tiene un cierto número de de ventajas.
Asumiendo que hay un número de trabajadores, maquinas y equipos tal que existe exceso de capacidad, algunos directivos pueden estimar que es un despilfarro mantenerlos ociosos. De modo que aunque no sea necesario en ese momento les mantiene produciendo. A continuación, es probable que comprueben que no tienen suficiente espacio de almacenaje. Lo que sucede aquí, es que tanto supervisores como trabajadores perciben que quizás el proceso no necesita tantas personas. De este modo, la asignación de trabajadores se convierte en una tarea relativamente sencilla.