Experimentos Diseñados
• ¿Qué Es un Experimento Diseñado (DOE)? • ¿Por Qué Usar DOE?
• Componentes de un DOE
• Experimento Factorial Completo • Factor y Efectos de Interacción • Repetición y Replicación
• Tipos de Salidas
• Selección de una Buena Salida • Tipos de Experimentos
• Pasos para Diseñar y Realizar un DOE • Estrategias de DOE
• Hoja de Trabajo de Planeación de un DOE
Objetivos de Aprendizaje
Al terminar este módulo, tendrás la capacidad de...
1. Identificar cuando usar los Experimentos
Diseñados.
2. Determinar una medida de salida que satisfaga
el objetivo del experimento.
3. Identificar los factores de control y ruido que
deben incluirse en un experimento diseñado.
4. Realizar un análisis simple de las medias para
determinar el efecto que tienen los factores e
interacciones sobre la salida promedio.
Mapa de Six Sigma - Experimentos Diseñados
Estrategia de Gran Impacto Caracterización Optimización Medir Analizar Mejorar ControlarSe usa para examinar una gran cantidad de variables.
Se usa para identificar variables de entrada críticas y cuantificar su efecto en la salida.
¿Por Qué Realizar Experimentos?
Procesos Transaccionales y de Manufactura:
• Para identificar, verificar y optimizar la influencia de las variables clave (Xs).
• Cuando sea posible, "robustecer" los procesos ante variaciones incontrolables (como materias primas, componentes, etc.)
Diseño de Productos:
• Para crear diseños de productos que sean fuertes ante las
variaciones en el ambiente de uso, sobre todo el rango de operación del producto.
• Para crear diseños de productos que sean fáciles de fabricar.
En todos los casos:
¿Qué es un Experimento Diseñado?
Cambios deliberados y sistemáticos de las variables de entrada (factores) para observar los cambios correspondientes en la
salida (respuesta).
Proceso
Entradas Salidas (Y)
Diseño de Producto
Entradas Salidas (Y)
Nota: Este curso se concentra en las aplicaciones de “Proceso” de DOE.
¿Por Qué Usar DOE?
Para aumentar la efectividad y eficiencia de la recolección de información.Efectividad
Cuando se usa adecuadamente, DOE reduce el error
pronosticado.
Aumenta la probabilidad de que la información obtenida represente correctamente la realidad. Eficiencia Cuando se usa adecuadamente, DOE: • Aumenta la probabilidad de que la información obtenida sea pertinente al objetivo. • Proporciona la mayor
información a partir de la mínima cantidad de datos.
Ejemplo del Proceso de Prototipo
Entradas Proceso Salidas (Y)
Proceso de Prototipo
(
)
Tiempo de Ciclo de Prototipo Factores en el experimento Resultado del experimento Hora de Recibo delPedido
Método de Orden de Compra
Persona qué
Introdujo los Datos
Objetivo: Reducir al mínimo el tiempo de ciclo de prototipo.
Ejemplo de Moldeo
Moldeo
Entradas Proceso Salidas (Y)
Dimensión de la Parte Tiempo de Ciclo Temp. de Moldeo Presión de Sujeción Tiempo de Sujeción Tipo de Material
Objetivo: Lograr que la dimensión de la parte sea uniforme de acuerdo con un valor meta determinado.
Factores en el experimento Resultado del experimento
(
)
Componentes de DOE Ejemplos
Pruebas o Corridas Experimentales
Las combinaciones de pruebas específicas de factores y niveles que se corren durante el experimento.
Tiempo x Temp:
El mejor nivel de tiempo depende de la
temperatura establecida.
Interacciones
El grado en que los factores dependen unos de otros. Algunos experimentos evalúan el efecto de las
interacciones; otros no.
Factor Niveles B. Temp. de Moldeo 600° 700° E. Tipo de Material Nylon Acetal
Niveles
Los valores en los que se establecen los factores.
A. Tiempo de Ciclo B. Temp. de Moldeo C. Presión de Sujeción D. Tiempo de Sujeción E. Tipo de Material Factores
Las variables de entrada de proceso que se establecen a diferentes niveles para observar su efecto en la salida.
Dimensión de la Parte
Respuesta de Salida
La salida que se mide como resultado del experimento y se usa para juzgar los efectos de los factores.
+1 +1 -1 +1 -1 3 +1 +1 +1 -1 -1 2 -1 -1 -1 -1 -1 1 Datos E D C B A Corridas
-1=Nivel Bajo +1=Nivel Alto
. .
Respuesta de Salida
• Cuando se planea un experimento, el primer elemento que debe determinarse es lo qué se debe medir como el
resultado del experimento (Y).
• La respuesta de salida (medida de salida) debe estar relacionada con el objetivo experimental. Al mejorar la salida se debe mejorar la característica de interés CT.
• Una vez que se determina la medida de salida, el equipo pregunta “¿Qué factores (Xs) podrían afectar esta salida?”
¿Por qué es importante determinar la medida de salida antes de identificar los factores?
• Los factores son los elementos que cambian durante un experimento para observar su impacto sobre la salida.
- Los factores pueden ser cuantitativos o cualitativos.
• Los niveles son las válvulas (o condiciones) de los factores que se prueban durante el experimento.
- la mayoría de los experimentos prueban los factores en 2 ó 3 niveles.
Factor Niveles
B. Temp de Moldeo 600 700 E. Tipo de Material Nylon Acetal
Factores y Niveles
Factor cuantitativo, dos niveles Factor cualitativo, dos niveles o oNotación Común
• Es costumbre marcar los factores con letras del alfabeto (Factor A, Factor B, etc.)
• Generalmente, los niveles se designan en cualquiera de estas dos maneras:
“-” ó “-1” indican el nivel bajo del factor.
“+” ó “+1” indican el nivel alto del factor.
Factor Niveles - + B. Temp. de Moldeo 600 700 E. Tipo de Material Nylon Acetal
o o
Factor Niveles 1 2 B. Temp. de Moldeo 600 700 E. Tipo de Material Nylon Acetal
El “1” indica el nivel bajo del factor.
El “2” indica el nivel alto del factor.
o o
En el caso de factores cualitativos, asignamos arbitrariamente un nivel como el nivel bajo y otro como el alto.
Experimento Factorial Completo
• Un experimento factorial completo es un experimentodonde se prueban todas las posibles combinaciones de niveles de factores.
• Este experimento de tratamiento térmico de vías es un ejemplo sencillo de un diseño factorial completo:
y7 y8 y3 y4 60 min. y5 Y6 y1 y2 30 min. 900 700 Factor A : Temperatura de Salida Factor B : Tiempo en Horno Y = Dureza de la Parte
Este ejemplo simplificado se usa para ilustrar los conceptos de factores y efectos de interacción.
Análisis del Efecto de la Media
Factor A : Temperatura de Salida 79 78 95 92 60 min. 84 87 90 87 30 min. 900 700 Factor B : Tiempo en Horno Y = Dureza de la ParteUn análisis de la media responde estas preguntas:
1. ¿El cambio de temperatura de salida cambia la dureza promedio de la parte?
• ¿El cambio de tiempo en Horno cambia la dureza promedio de la parte?
A2 =
El Efecto de la Temperatura de Salida
Factor B : Tiempo en Horno 79 78 95 92 B2 = 60 min. 84 87 90 87 B1 = 30 min. A2 = 900 A1 = 700 Factor A : Temperatura de Salida o o A1 = 90 + 87 + 95 + 92 4 = 91 84 + 87 + 79 + 78 4 = 82
¿El cambio de temperatura de salida parece cambiar la dureza promedio de la parte?
D u re z a d e B ri n n e ll 700o 900o 95 90 85 80 91 82
El Efecto del Tiempo en Horno
B2 = Factor B : Tiempo en Horno o o B1 = 90 + 87 + 84 + 87 4 = 87 95 + 92+ 79 + 78 4 = 86 D u re z a d e B ri n n e ll 30 min. 60 min. 95 90 85 80 79 78 95 92 B2 = 60 min. 84 87 90 87 B1 = 30 min. A2 = 900 A1 = 700 Factor A : Temperatura de Salida¿El cambio de tiempo en horno parece cambiar la dureza promedio de la parte?
87
El Efecto de la Interacción
Factor B : Tiempo en Horno o o Factor A : Temperatura de Salida 79 78 95 92 B2 = 60 min. 84 87 90 87 B1 = 30 min. A2 = 900 A1 = 700 78.5 93.5 B2 85.5 88.5 B1 A2 A1 A,B, = 90 + 87 2 = 88.5 D u re z a d e B ri n n e ll 30 min. 60 min. 95 90 85 80• En una gráfica de interacción, las líneas paralelas indican que no hay interacción. ¿Por qué? • ¿La temperatura y el tiempo en horno parecen interactuar?
• ¿Qué niveles de temperatura y tiempo deben usarse para aumentar al máximo la dureza de las partes?
Ejercicio – Análisis de las Medias
Utiliza el archiov en excel en el tab “Main and
Interaction Effects”
Experimento de Dos Vías mediante
Minitab
• El experimento de dos vías también se puede analizar si se realiza un análisis de variación (ANOVA). Los valores P pequeños (<0.15) indican efectos importantes.
• Usa Minitab yR
- Primero, crea el diseño experimental:
Stat > DOE > Factorial > Create Factorial Design
- Cuando aparezca el esquema experimental, introduce los datos. - Después crea una Tabla ANOVA:
Stat > DOE > Factorial > Analyze Factorial Design
- Por último, crea las gráficas de factor e interacción:
Tabla ANOVA – Experimento de Tratamiento
Térmico
Análisis de Variación de la Dureza, mediante SS Ajustadas para las Pruebas
250.000 7 Total 3.500 14.000 14.000 4 Error 0.011 20.57 72.000 72.000 72.000 1 Temp* Tiempo 0.492 0.57 2.000 2.000 2.000 1 Tiempo 0.002 46.29 162.000 162.000 162.000 1 Temp P F MS Aj SS Aj SS Sec DF Origen
¿Cómo se determinan los grados de libertad?
La Temperatura es significativa. El Tiempo, en combinación con la Temperatura, es significativa. El Tiempo, por sí solo, no es significativo.
Error Experimental
• En ANOVA, la variabilidad a causa de un factor o interacción se compara con el error experimental (variabilidad a causa de múltiples valores de datos obtenidos en cada combinación de prueba).
• Si la variabilidad a causa de un factor (o interacción) es
suficientemente mayor que el error experimental, el factor (o interacción) afecta la salida.
• La precisión de las pruebas de efectos significativos depende de la exactitud del cálculo del error experimental.
¿Qué tiene un impacto sobre la exactitud del cálculo de error?
Repetición y Replicación
• Repetición
significa que todos los datos de unacombinación de prueba se recolectan sin reiniciar la corrida.
• Replicación
significa que el valor de cada dato serecolecta después de reiniciar la combinación de prueba.
Preguntas
1. ¿Cómo afecta el método de recolección de datos (repetición vs replicación) el cálculo del error experimental?
2. ¿Cuál de los métodos tiende a proporcionar un mejor cálculo del error experimental?
3. ¿Cuál de los métodos es más costoso?
4. ¿Cuál de los métodos crees que se use con más frecuencia en experimentos industriales?
Tamaño de la Muestra
• El tamaño de la muestra (la cantidad de valores de
los datos en cada combinación de prueba) también
ejerce un impacto sobre el cálculo del error
experimental.
• Generalmente, mientras más datos (más grados de
libertad), mejor el cálculo.
• Sin embargo, debemos evaluar las consideraciones
prácticas contra las consideraciones estadísticas.
• Aunque pueden existir excepciones, una buena
práctica es recolectar un mínimo de 3 valores de
datos para cada combinación de prueba.
Pantalla de Minitab – Plot de Efectos
Principales
90 88 86 84 82 Temperatura TiempoPantalla de Minitab – Plot de
Interacción
93 88 83 78 Tiempo Temp 1 2 D u re z a 1 2Preguntas Reales
Cuando realizamos un experimento diseñado,
hacemos preguntas referentes a la realidad.
Por tanto, primero debemos decidir...
¿Qué preguntas queremos que el experimento
Preguntas para el Experimento de
Prototipo
Objetivo: Reducir al mínimo el tiempo del ciclo de
prototipo.
Factores
Resultado
Hora de recibo del pedido Tiempo de Ciclo de Prototipo Método de Orden de Compra
Quién introdujo los datos
• ¿Qué factores afectan el tiempo de ciclo promedio?
• También sería útil preguntar, ¿qué factores afectan la variación en el tiempo de ciclo?
Preguntas sobre el Experimento de
Moldeado
Objetivo: Lograr una dimensión de parte uniforme (variación mínima) en un valor meta específico.
Factores Resultado
Tiempo de Ciclo Dimensión de la Parte
Temp de Moldeado Tiempo de Sujeción Tipo de Material
• ¿Qué factores afectan la variación de la dimensión de la parte?
Los Factores Pueden Afectar...
2. El Resultado Promedio
3. La Variación y el Promedio 1. La Variación del Resultado
4. Ni la Variación ni el Promedio
Tiempo de Ciclo Largo
Tiempo de Ciclo Corto
Dimensión de la Parte Dimensión de la Parte
Temp Baja Temp
Alta
Dimensión de la Parte Dimensión de la Parte
Presión de Sujeción Baja
Presión de
Sujeción Alta Ambos materiales producen el mismo resultado
Tipos de Salidas
Las salidas se clasifican de acuerdo con nuestros objetivos.
3. El Valor Máximo es el Mejor
• Tiempo de Ciclo • Contracción de la Parte • Desviación • Fuerza • Durabilidad
Objetivo Ejemplos de Salidas
1. El Valor Meta es el Mejor
Meta
Lograr un valor meta con variación mínima
• Dimensión de la Parte • Voltaje
• ILD de Uretano
2. El Valor Mínimo es el Mejor
0
Tendencia de salida hacia arriba Tendencia de salida hacia cero
Discusión - Clasifica las Salidas
Bondear la Tela y las Piezas de Uretano Moldear las Piezas de UretanoSalida Tipo de Salida
Fuerza de bondeo __________
ILD (Rigidez de la pieza) __________ Espesor de la pieza __________
Selección de una “Buena” Salida
Para obtener la información más útil a partir de un DOE realizado para mejorar un proceso...
1. ¡Usa Datos Variables!
• Mide algo que se relacione con la función básica del proceso.
Usa Datos Variables
Los datos de atributos como el conteo de defectos es una salida ineficiente para un DOE ya que...
No brinda detalles suficientes para evaluar los efectos de los factores.
Con frecuencia señala conclusiones que son difíciles de reproducir.
Requiere muestras de gran tamaño.
Salidas de Medición que Se Relacionan con
una Función
Si usamos la medida de una función en lugar de una medida relacionada con el problema, podemos...
¡Reducir al mínimo la posibilidad de que ocurran todos los problemas!!
Considera el ejemplo de moldeado. La función del proceso es crear partes de una dimensión específica. Si logramos una variación mínima en la dimensión de la parte, habremos
descubierto una manera de distribuir uniformemente partículas y tensiones a lo largo de la misma. Cuando esto sucede, reducimos al mínimo la ocurrencia de huecos, rebabas y otros problemas.
¡No tenemos la misma capacidad para reducir
problemas cuando los problemas en sí se miden como la salida experimental!!
Medidas de Función
Además, para ver los efectos de los factores,
necesitamos datos que varíen con cada corrida.
Con frecuencia, cuando se usan medidas con base en los defectos, muchas combinaciones de prueba arrojan un resultado de cero
defectos. En esos casos, el experimento no cumple su propósito.
0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 2.5 2.8 2.6 3.1 2.9 3.4 2.0 2.6 2.1 2.9 3.8 3.4 Datos Datos
Cuando Medir los Problemas
En algunos procesos, es difícil identificar las medidas de una función, y se debe usar la medida de defectos como salida de un DOE.
También para estos casos usa datos variables.
Ejemplo: Proceso de instalar forros en una cabecera. El problema es que algunas veces la costura del forro
Usa Datos Variables en vez de Datos de
Atributos
No Uses: Número de Rasgaduras (Datos de Atributos) Mejor Mide: Longitud de la Rasgadura (Datos Variables)Aunque la "Longitud de la Rasgadura" es una mejor salida de DOE que el "Número de Rasgaduras", sigue existiendo un problema:
Es posible que no se presenten rasgaduras en muchas pruebas experimentales.
• Esto significa que el grupo de datos resultante tendrá muchos ceros.
• Sin un cambio adecuado en la salida, es difícil o imposible ver los efectos de los factores.
Tendencia a los Defectos
Algunas veces, si lo pensamos detenidamente, podemos identificar algo del producto que se puede medir y que
muestra una tendencia hacia el defecto antes de que éste ocurra.
• Por ejemplo, aunque no haya rasgaduras en la costura de algunos forros de cabecera, en ocasiones se logra ver la tensión en la costura (alargamiento de los orificios del hilo).
• Si usamos el alargamiento de los orificios del hilo y la longitud de la rasgadura, podemos aumentar nuestra capacidad de
discriminación entre las unidades de prueba y así aumentar la eficiencia del experimento.
Salidas “El Valor Meta Es el Mejor”
En la mayoría de los casos, las salidas que se relacionan con la función son de tipo:
1. El Valor Meta es Mejor (como la dimensión de la parte del proceso de Moldeo)
O
Discusión - Identifica una
“Buena” Salida
Proceso: Moldeo Almacenamiento Contenedores Salidas:• Dimensiones (ancho, profundidad, longitud)
• Desviación
• Número de Grietas
1. ¿Cuál es la función del proceso de moldeo?
2. ¿Cuál de estas salidas está más relacionada con la función del proceso?
Estrategia cuando el “Valor Meta es Mejor”
Paso 1: Encuentra los factores que
afectan la variación. Usa estos factores para reducir al mínimo la variación.
Paso 2: Encuentra los factores que desplazan el promedio (y no
afectan la variación). Usa estos factores para ajustar la salida promedio con la meta deseada.
Estrategia cuando el
“Valor Mínimo es Mejor”
0
Tendencia de salida baja
• Muchos DOEs transaccionales se concentran en reducir al mínimo el tiempo de procesamiento o de ciclo.
• El objetivo en este caso es encontrar los factores que
afectan la salida promedio (tiempo). Usa estos factores para hacer que la tendencia del promedio sea baja.
• Cuando se reduce la variación en la salida al mínimo, también se mejora la salida al detectar los factores que contribuyen en gran medida a la variación.
Selección del Tipo de Experimento
Existen muchos tipos de experimentos.
• La selección del tipo de experimento más adecuado para una aplicación determinada depende del...
Objetivo del estudio
respuestas a nuestras preguntas. Número de factores y niveles
qué queremos investigar.
Tipos de Experimentos
Tipos Comunes Número Típico de
de Experimentos Objetivos Factores Controlables
1. Factorial Completo
(todas las combinaciones de factores y niveles)
• Encontrar los niveles de factor que proporcionan los mejores resultados.
• Construir un modelo matemático (evalúa todas las interacciones).
4 o menos
2. Fraccional Factorial
(subgrupo del número total de combinaciones)
• Encontrar los niveles de factor que proporcionan los mejores resultados.
• Construir un modelo matemático (evalúa todas las interacciones).
5 o más
3. Examen • Probar muchos factores para
encntrar los pocos vitales. (no evalúa interacciones).
Tipos de Experimentos
(continuación)
4. Diseño Compuesto • Central(CCD),
o Box-Behnken
• Optimizar
• Construir un modelo matemático cuando no haya efectos lineales (Con frecuencia se usa la
Metodo-logía de Cara de Respuesta Aproximada.
3 o más
5. Diseño Robust • Optimizar
• Para encontrar los niveles de factores
a fin de reducir al mínimo la variación ante factores de ruido cambiantes.
5 o más 6. Diseño Robust Dinámico de Taguchi (Función Ideal) • Optimizar
• Optimizar la función de un producto o proceso de manufactura.
• Reducir al mínimo la sensibilidad al ruido y aumentar al máximo la
sensibilidad a la señal de entrada.
7 o más
Tipos Comunes Número Típico de
Enfoques a los Procesos de
Optimización
Método Tradicional
• Si existe una gran cantidad de factores, realiza un
experimento de examen para identificar los pocos factores vitales.
• Estudia cuidadosamente los pocos factores vitales mediante un diseño factorial, compuesto central o Box-Behnken.
Diseño Robust del Dr. Taguchi
• Determina la Función Ideal del
producto o proceso de manufactura. • Estudia un gran número de factores
de control en un experimento dinámico para descubrir la
combinación que reduce al mínimo la desviación de la función ideal.
Usaremos el método tradicional. El Diseño Robust del Dr. Taguchi no se incluye en este curso.
Pasos para Diseñar y Realizar un DOE
1. Observa los datos históricos y/o recolecta datos para establecer la capacidad actual del proceso.
2. Determina el objetivo del experimento.
3. Determina qué se va a medir como resultado del experimento.
4. Identifica los factores (factores de control y de ruido) que pueden afectar el resultado.
5. Determina el número de niveles de cada factor y sus valores reales.
6. Selecciona un esquema experimental que acomode los factores y niveles seleccionados y decida el número de repeticiones o replicaciones.
7. Verifica todos los sistemas de medición.
8. Planea y prepara los recursos (gente, materiales, etc.) para llevar a cabo el experimento. ¿Las corridas deben ser aleatorias? Elabora un plan de prueba. 9. Realiza el experimento, y asegúrate que cada unidad esté marcada de
acuerdo con la condición experimental que la produce. 10. Mide las unidades experimentales.
11. Analiza los datos e identifica los factores fuertes.
12. Determina la combinación de niveles de factor que mejor alcance el objetivo. 13. Corre un experimento de confimación en esta combinación "óptima".
14. Asegúrate que los mejores niveles para los factores fuertes se mantengan por largo tiempo mediante la implementación de Procesos de Operación Estándar y controles visuales.
Estrategias de DOE
• Orden aleatorio
- Que el orden de las corridas sea aleatorio.
- Reduce los efectos de variables de fondo (variables molestas).
• Bloqueo
- Que el orden de las corridas sea aleatorio en cada bloque
(por ejemplo, bloque de tiempo: AM vs PM, o Día 1 vs Día 2). - Las combinaciones de prueba que se deben correr en cada
bloque se deben determinar mediante técnicas de DOE (consulta los próximos módulos).
Preguntas
1. ¿Cuáles son los pros y contras del orden aleatorio de las corridas?
Claves para un Experimento con Exito
1. Medición Adecuada de los Resultados
Cuando sea posible, usa un resultado que se relacione directamente con la
función del proceso. Cuando se deba usar la medida de un problema o defecto, asegúrate de usar datos variables..
2. Diseño Experimental Sólido
Ni el mejor análisis de datos puede compensar un experimento mal diseñado. Selecciona cuidadosamente la respuesta de salida, los factores y losniveles así como el esquema del DOE.
3. Planeación Metículosa
Para asegurar que las condiciones se puedan controlar como se estableció en el diseño experimental, se deben preparar con anticipación todos los recursos (gente, materiales, etc.) necesarios para realizar el experimento.
4. Sistemas de Medición Verificados
Para asegurar que todos los datos sean “buenos”, verifica todos los sistemas de medición antes de realizar el DOE.
5. Identifica las Unidades Experimentales
Marca cada unidad de acuerdo con la condición experimental que la produce. De lo contrario, se perderá toda la información.
Planeación del DOE
Usa la Hoja de Trabajo de Planeación de DOE para
planear tu experimento diseñado.
1. Determina el objetivo del experimento.
2. Determina qué se va a medir (Y) como resultado del experimento.
3. Identifica los factores controlables que podrían afectar a Y. 4. Identifica los factores de ruido que podrían afectar a Y.
Cualquier variable que no cambie deliberadamente como parte del experimento debe permanecer constante a lo largo del mismo.
El Objetivo
1. Establece el objetivo del experimento.
- Específicamente, ¿qué se debe mejorar?
- ¿Cuáles son todas las características CT?
La Medida del Resultado
2. Determina qué se debe medir (Y) como
resultado del experimento.
- ¿Existe alguna medida única del resultado que incluya todas las características CT? O, ¿debemos medir más de un resultado?
Nota: Las veces que sea posible, es preferible una medida única.
1. En los procesos transaccionales, cuando el objetivo sea reducir al mínimo el “tiempo”, asegúrate que la medición del tiempo incluya el tiempo que se ocupa en el retrabajo. De esta manera, al reducir el “tiempo” al mínimo también incluyes el objetivo de reducir al mínimo los errores y el retrabajo. 2. En los proceso de manufactura, la reducción de variación al medir una
Factores Controlables
3. Identifica los factores controlables que podrían
afectar a Y.
- ¿Cuáles de estos factores debemos cambiar durante el experimento?
- ¿Cuál debemos mantener constante?
Incluye el factor en el experimento cuando...
1. El equipo considere que podría tener un fuerte impactosobre Y, yR
2. Sea razonablemente fácil cambiarlo durante el experimento. Todos los demás “factores” deben permanecer constantes.
Mientras más factores de control afecten Y, mayor será el potencial de mejora.
Acerca de los Factores Controlables
Definición:
Los factores controlables (de Control) son aquellos que podemos establecer y mantener en un nivel deseable durante una operación de proceso normal.
Ejemplos:
• Si probamos dos métodos para crear órdenes de compra y vemos que uno funciona mejor que el otro (menos tiempo, menos errores), podemos decidirnos a usar el mejor.
• En una máquina de moldeo por inyección, si vemos que al fijar la temperatura a 800º tenemos menos variación de partes que si se fija a 900º, podemos tomar la decisión de correr la máquina a 800º.
Factores de Ruido
4. Identifica los factores de ruido que pueden
afectar a Y.
- ¿Cuáles de estos factores debiéramos cambiar durante el experimento?
- ¿Cuáles debemos mantener constantes? Incluye el factor en el experimento cuando...
1. El equipo considere que puede tener un fuerte impacto sobre Y, y
2. Sea razonablemente fácil cambiarlo durante el experimento.
Además, el equipo debe determinar la estrategia en relación con cada factor de ruido incluido en el experimento.
Estrategias en Relación con los
Factores de Ruido
Definición:
Los factores de ruido son aquellos que varían durante la operación normal y que no podemos controlar. O, aquellos que preferimos no controlar porque el hacerlo resulta demasiado costoso.
Estrategias para incluir un factor de ruido en un experimento:
1. Cuantificar su impacto sobre Y. Si hay un efecto fuerte, el equipo identificará una medida contrarrestante (controlar el ruido
directamente o reducir el efecto del mismo).
2. Crear deliberadamente una variabilidad en Y con el propósito de determinar niveles de factores controlables que reducirán la
variación. Incluso se puede alcanzar robustez (insensibilidad al ruido) cuando se usan suficientes factores de control fuertes.
¿Cuál de estas dos estrategias logra mejoras con costos más bajos?
Hoja de Trabajo de Planeación de DOE
Black Belt: ___________________ Depto. / Proceso:____________________________________ Título del Proyecto __Mejora del Proceso de Prototipo_ Fecha: ________
Objetivo del DOE: __Reducir al Mínimo el Tiempo de Ciclo de Prototipo.__________________________________________ ___________________________________________________________________________________ ___________________________________________________________________________________ Antecedentes Relevantes: Actualmente, el tiempo de ciclo de prototipo promedio excede los 9 días___
(13,100 minutos).
__________________________________________________________________________________ __________________________________________________________________________________
Características del Resultado
Característica CT Qué / Cómo medir Especificaciones del Experimento?(s/n)¿Usar como Medida
Tiempo de Ciclo de Prototipo
Del recibo de confirmación del Fax del Cliente al recibo de confirmación sin error del Fax del Proveedor con la Orden de Compra.
Menos de 5400
minutos S Exactitud de las Ordenes
de Compra
Número de errores
Número de iteraciones de retrabajo
Sin errores
Sin retrabajo N
¿Existe una sola medida de resultado que incluya todas (o varias) las características CT? Sí. __ Si se usa una medida de tiempo de ciclo que incuya el tiempo dedicado al retrabajo, la reducción del__ tiempo de ciclo; también incluye el objetivo de reducir los errores y el retrabajo.
Factores Controlables (Proceso de Prototipo)
Si es factor del DOE Si no es factor del DOE
Factores
Controlables Nivel Actual
Nivel(es) Propuesto(s)
¿Cómo mantener cons-tante? ¿A qué nivel?
Método de
Orden de Compra S Manual Automatizado
Quién Introduce los Datos Y Lanzamiento del Coordinador y del empleado que introduce Datos ambos los introd.
Cualquiera (No ambos)
Método para crear una "Lista de
Selección" N
Usa el método actual (Manual). F u e rz a d e l Im p a ct o so b re Y F á ci l d e ca m b ia r d u ra n te e l e x p e ri m e n to ¿ In cl u ir co m o f a ct o r e n e l e x p e ri m e n to ? (s/ n )
Leyenda: :Impacto fuerte, Fácil de cambiar
Factores de Ruido
Si es factor del DOE Si no es factor del DOE
Estrategia Factores de Ruido Niveles a establecer durante el experimento ¿Cómo mantener constante?
¿A qué nivel?
Hora en que se recibió la Orden del cliente S Mañana (8:00-11:00am) vs Tarde (1:00-4:00) F u e rza d e l im p a ct o so b re Y F á ci l d e ca m b ia r d u ra n te e l e x p e ri m e n to In cl u ir co m o f a ct o r e n e l e x p e ri m e n to ? ( s/ n ) R o b u st e z / R e d d e l a v a ri a ci ó n S i e s fu e rt e , co n tr a rr e s ta rá
Leyenda: :Impacto fuerte, Fácil de cambiar
:Impacto moderado, Moderadamente fácil de cambiar :Impacto débil, Difícil de cambiar
Hoja de Trabajo de Planeación de DOE
Black Belt: ___________________ Depto. / Proceso:____________________________________ Título del Proyecto __Mejora del Proceso de Formación de
Perfiles Estampados__
Fecha: ________
Objetivo del DOE: Obtener una dimensión meta con la mínima variación en la dimensión interior del__ riel exterior.______________________________ ________________________________
Antecedentes Relevantes: El problema que provocó este proyecto de mejora es la variación excesiva del esfuerzo de deslizamiento (no puede satisfacer las especifiaciones). Después de discutir varias
alternativas, el equipo decidió que el objetivo específico del DOE debe ser el que se indica a continuación._____________________________________________________
Características del Resultado
Característica CT Qué / Cómo medir Especificaciones ¿Usar como medida del experimento? (s/n) Esfuerzo de Deslizamiento Esfuerzo de Deslizamiento en Newtons 22-175N N Espacio Libre/ Interferencia
Diferencias entre las dimensiones exteriores del riel
(-0.01) a
(-0.03) mm N Dimensiones del Riel Dimensión exterior del riel interior
Dimensión interior del riel exterior
19.07+ 0.10 mm 19.05 + 0.15 mm
N S
¿Existe una sola medida de resultados que incluya todas (o varias) de las características CT? Sí.
Ya que los cuadros SPC demuestran que la dimensión exterior (del riel interior) es muy consistente, si______ reducimos la variación en la dimensión interior (del riel externo) podremos alcanzar la interferencia y el_
¿Por Qué no Medir el Esfuerzo o la
Interferencia?
• El esfuerzo de deslizamiento y el espacio
libre/interferencia no son medidas fiables a manera de resultado de un experimento diseñado.
• Estas medidas son el resultado de la combinación de dos dimensiones.
• Se pueden obtener buenos resultados (esfuerzo e
interferencia nominales) mediante la combinación de...
- dos partes grandes (cuyas dimensiones interna y externa no cumplen con las especificaciones del lado grande), o
- dos partes pequeñas (ambas sin cumplir con las especificaciones del lado pequeño), o
- dos partes nominales.
No uses una medida de resultado del DOE que sea combinación de otras medidas.
Factores Controlables (Formación de Perfiles Estampados)
Si es factor del DOE Si no es factor del DOE Factores Controlables Nivel Actual Nivel(es) Propuesto(s) ¿Cómo mantener
constante? ¿A qué nivel?
Dureza Nominal
del Material N Usa la dureza actual Posición de la abrazadera del Rodillo # 1 S Angulo sobre el Rodillo # 6 S Presión sobre los
Rodillos de Acabado
S Velocidad
N
Usa la velocidad actual (Por productividad se debe operar a alta velocidad)
F u e rz a d e l im p a ct o so b re Y F á ci l d e ca m b ia r d u ra n te e l e x p e ri m e n to ¿ In cl u ir co m o f a ct o r e n e l e x p e ri m e n to ? (s/ n )
Leyenda: :Impacto fuerte, Fácil de cambiar
Factores de Ruido
Si es factor del DOE Si no es factor del DOE
Estrategia Factores de Ruido Niveles a establecer durante el experimento ¿Cómo mantener constante?
¿A qué nivel?
Desgaste de los
rodillos N
Usa los rodillos en su estado actual. (El equipo piensa que el desgaste no es gran problema. El Cuadro SPC no muestra desplazamiento). F u e rza d e l im p a ct o so b re Y F á ci l d e ca m b ia r d u ra n te e l e x p e ri m e n to ¿ In cl u ir co m o f a ct o r e n e l e x p e ri m e n to ? ( s/ n ) R o b u st e z /R e d . d e l a v a ri a ci ó n S i e s fu e rt e , co n tr a rr e s ta rá
Leyenda: :Impacto fuerte, Fácil de cambiar
:Impacto moderado, Moderadamente fácil de cambiar :Impacto débil, Difícil de cambiar
Ejercicio – Planeación de un DOE
El instructor te dará los pasos a seguir
CORTE
Factor “C” (3 cm a 4cm) Factor “A” (Largo de hélice de 12 a 14 cm) Factor “B” (de 2 cm a 4 cm)
