Metodología de mejora para el desarrollo de nuevos productos en Fender Musical Instrument Company. El estudio se realizó en la empresa de instrumentos musicales Fender, Ensenada, utilizando una metodología pilar en el desarrollo de nuevos productos. El estudio se realizó en la empresa “Instrumentos Musicales Fender”, Ensenada, bajo el uso de metodologías básicas en el ámbito del desarrollo de nuevos productos.
INTRODUCCION
- Introducción General
- Antecedentes
- Justificación
- Planteamiento del problema
- Hipótesis
- Objetivo General
El modelo de Booz, Allen y Hamilton (BAH): Este es uno de los modelos más populares en el desarrollo de nuevos productos. Asimismo, redefinir el protocolo de desarrollo de nuevos productos ayudará a tener una mejor comunicación y conocimiento de cada fase por parte de los departamentos implicados. Proponer un protocolo basado en mejores prácticas de fabricación, lecciones aprendidas y modelos teóricos para el desarrollo de nuevos productos en las instalaciones de Fender en Ensenada para el área de amplificadores.
MARCO CONCEPTUAL
Modelos teóricos
- Modelo Scorecard-Markov
- Modelo IDEO
- Modelo Booz, Allen y Hamilton (BAH)
- Modelo Stage-Gate
Para implementar el modelo, se entrena y prueba en el conjunto de datos históricos, lo que lleva a la empresa a potentes herramientas industriales a través de un estudio de caso. Concéntrese en observar a las personas, las nuevas ideas surgen al ver, oler, oír, estar allí. A menudo, las ideas más interesantes surgen de la brecha entre lo que se dice y lo que realmente sucede.
Los prototipos dan forma a las ideas, ya que se consideran la abreviatura de innovación. Los equipos no deben desanimarse en los primeros intentos, lo que cuenta es hacer avanzar el balón, lograr parte del objetivo, no perder el tiempo. Romper las reglas y "fracasar" para que el cambio sea parte de la cultura y siempre se esperen nuevos desafíos.
A través de la selección y evaluación, los líderes de organizaciones sin fines de lucro intentan reducir la cantidad de ideas generadas en la fase anterior, centrándose solo en aquellas que ofrecen el mayor potencial. Los cambios continúan durante las fases restantes del proceso del nuevo producto a medida que los bienes o servicios se preparan para el mercado. El objetivo de las pruebas es validar previamente mediante experimentos las proyecciones asociadas a nuevas ofertas.
Cualquier problema que se identifique debe resolverse rápidamente. Además de garantizar una introducción fluida, los administradores de organizaciones sin fines de lucro deben tener cuidado de monitorear las reacciones de la competencia ante sus nuevas ofertas de productos y tomar medidas cuando sea necesario para contrarrestar las reacciones de la competencia.
Modelo conceptual
- Protocolo base de la planta de Ensenada
- Replanteamiento del protocolo con base a lecciones aprendidas
- Integración de modelos teóricos para la formación del nuevo protocolo
- Modelos y ecuaciones de Markov
La identificación de los tiempos de entrega de materiales es de suma importancia en la planificación de proyectos desde el inicio hasta el lanzamiento. El departamento de diseño y NPI deben tomar productos anteriores como modelos base sin excepción, esto garantiza que no existan discrepancias en la identificación de nuevas características. A partir de la experiencia se formarán dos protocolos preliminares, los cuales consistirán en una estructura general en la que se especifican diferentes fases de desarrollo según las necesidades especiales de cada tipo de nuevo producto.
Las figuras 12 y 13 muestran un diagrama que detalla las conexiones de Markov en azul. En la Figura 14 se muestra el diagrama de estado de la fase “Solicitud de FSR y solicitud inicial” y como primer remitente se encuentra el documento “Solicitud de FSR” el cual es responsabilidad de marketing. La Figura 15 muestra el diagrama de estado para la fase de "Revisión mecánica" y la ecuación de solución general del sistema.
La Figura 16 muestra el diagrama de estado para la fase de “Análisis de Tiempo de Entrega” y la ecuación general de solución del sistema. La Figura 17 muestra el diagrama de estado de la fase "Primera muestra al mercado" y la ecuación de solución general del sistema. En el diagrama de estado perteneciente a esta fase, 𝐷3 se declara como la primera muestra desarrollada para cada FSR y esto depende de la BOM preliminar 𝐷0, los Dibujos Generados (DRW Redline) 𝐷1 y la demanda 𝐷2 para establecer prioridades de desarrollo para cada SKU de FSR.
La Figura 18 muestra el diagrama de estado para la fase de "validación FSR para producción en masa". y la ecuación solución general del sistema. En el diagrama de estados perteneciente a esta fase, 𝐸5 se declara como la validación de 5 unidades para cada FSR y depende de la lista de materiales 𝐸1, las ayudas visuales 𝐸0, la demanda 𝐸2, el inventario 𝐸4 y las herramientas y programas CNC 𝐸3. Como se muestra en la Figura 20, el modelo general propuesto consta de la suma de 𝜆𝑠𝑦𝑠1, 𝜆𝑠𝑦𝑠2 y 𝜆𝑠𝑦𝑠3 debido a que se ejecutan simultáneamente, el resultado se multiplica por 𝠜4 𝑠5.
METODOLOGIA
Implementación de nuevo protocolo
- Protocolo FSRs
Según la experiencia los FSR suelen tener cambios estéticos y funcionales en menor grado, sin embargo algunos de ellos se hacen haciendo una combinación entre dos modelos diferentes de amplificadores, generalmente se cree que esto solo traerá como resultado cambios de madera y peso, años anteriores. sin embargo, los resultados nos dicen que siempre existen implicaciones mecánicas que afectan el montaje de los amplificadores. El departamento de suministros será responsable de registrar todos los componentes nuevos en SAP y proporcionar una lista de tiempos de entrega para los nuevos componentes. Además, una vez realizado el análisis mecánico, NPI será responsable de completar las listas de materiales a más tardar 3 semanas después de recibir la solicitud FSR.
51 Una vez que las listas de materiales estén finalizadas, NPI también será responsable de proporcionar un documento que compare todos los componentes de las listas de materiales del modelo base con las nuevas listas de materiales del FSR; esto debe hacerse utilizando Excel automatizado. Después de una semana, I+D será responsable de proporcionar retroalimentación a NPI sobre los resultados de la evaluación. 52 Luego de la implementación de las medidas preliminares, el NPI será responsable de proporcionar la documentación de cada parte del proceso involucrado y realizar capacitación general al respecto.
La colaboración de NPI con el departamento de fabricación y planificación continuará monitoreando la demanda de nuevos productos FSR semanalmente para garantizar que no haya cambios drásticos y que la fabricación pueda verse afectada por la escasez de materiales. NPI en colaboración con Fabricación será responsable de validar que el producto cumpla con las características especificadas en la documentación visual, informe del primer artículo y SAP BOM. Una vez finalizada la validación, NPI será responsable de entregar un informe del primer artículo y acordarlo con los departamentos de fabricación y calidad.
Finalmente, NPI será responsable de desbloquear los números de pieza que hayan sido aprobados para su envío al cliente.
RESULTADOS
Resultados FSRs
- Cantidad de retrasos en FSRs 2017-2018
- Cantidad de cortos de material en FSR 2017-2018
- Cantidad de errores de ejecución en FSRS 2017-2018
- Resultados 2017 utilizando modelo de Markov
- Análisis de resultados 2018 utilizando modelos de Markov
La primera sección de los resultados muestra una comparación mensual de la cantidad de retrasos en los modelos FSR antes de la implementación del protocolo propuesto en esta tesis y después de su implementación. La Figura 21 muestra una comparación por mes del número de retrasos para cada modelo FSR. La segunda sección de resultados muestra una comparación mensual del número de cortos de material para los modelos FSR antes de la implementación del protocolo propuesto y después de su implementación.
La Figura 22 muestra una comparación mes a mes del número de faltantes de material para cada modelo FSR. La tercera sección de resultados muestra una comparación mensual del número de errores de ejecución de los modelos FSR antes y después de la implementación del protocolo propuesto. La Figura 23 muestra una comparación por mes del número de errores de ejecución para cada modelo FSR.
Finalmente, los coeficientes son la parte de la ecuación que describe la validación para la producción en masa 𝜇𝜇00+𝜇1+𝜇2+𝜇3. No se puede ponderar porque en 2017 no se ejecutó esta parte del protocolo, para efectos de análisis se puede ponderar en función del recíproco del porcentaje de errores de ejecución, cuyo porcentaje se muestra en el apartado 5.2. De la misma manera que en la sección 5.3.1, los resultados reales de 2018 se ponderaron en el modelo de Markov, lo que resultó en una probabilidad de tasa de éxito del 89,83%. Si la herramienta se utiliza antes o durante la fase de desarrollo, nos permitirá simular la tasa de éxito final.
Al comparar los resultados de la Ecuación 12 con pesos 𝜇0, 𝝀0, 𝜇1 y 𝝀1 con los resultados reales de la Ecuación 10, notamos que los resultados ponderados son significativamente mejores.
ANALISIS DE RESULTADOS
Comparación entre resultados del año 2018 y 2017
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONS
62 Luego de aprender las lecciones y analizar los modelos teóricos, se creó un protocolo que se dividió en dos modelos de desarrollo para adaptarse a las necesidades de cada tipo de producto. De los dos modelos propuestos solo el modelo FSR puede obtener resultados concluyentes, debido a que hay varios proyectos que se realizan rápidamente, en este caso fueron 20 modelos, con 177 SKU en total. Sin embargo, el modelo para el tipo de proyectos clasificados como “nuevos productos” no pudo ser validado porque se encontraban en fase de desarrollo, por lo que el análisis de cómo modelar un nuevo protocolo de desarrollo se limitó únicamente a los resultados obtenidos sobre el nuevo protocolo de desarrollo. . productos del tipo FSR.
Agregando que los modelos de Markov han sido utilizados como herramienta de apoyo, predicción y evaluación de resultados, su principal aplicación es en procesos productivos para medir el comportamiento de volúmenes de piezas y algoritmos de probabilidad, sin embargo, en esta investigación la novedad fue que sirvieron para modelar. protocolos. y traducir sus procesos a términos numéricos. No fue posible comparar el modelo de Markov propuesto con otra medida de efectividad en nuevos productos del tipo FSR porque los parámetros de medición no son compatibles, las puntuaciones de Markov son porcentajes de la tasa de éxito y las puntuaciones para FSR están definidas en el número de retrasos, escasez de material. y errores de ejecución, por lo tanto, no existe "restricción" negativa, al no existir no es posible obtener una tasa de éxito. El nuevo modelo de producto se puede medir directamente y comparar con su modelo de Markov debido a la similitud de parámetros; en este caso el parámetro a comparar sería el "Rendimiento" en el momento del lanzamiento.
Es una herramienta que necesita seguir siendo explorada y fijada, este es un primer acercamiento para transformar variables abstractas en valores numéricos para analizar la probabilidad de éxito en diferentes tipos de proyectos. Es importante resaltar que los modelos de Markov utilizados en esta investigación fueron analizados de forma estática, es decir, invariantes con respecto al tiempo. Obtenido el 19 de enero de 2018 de https://www.jamasoftware.com/blog/top-5-product-development-trends-of-2017/.
The effects of competitors on new product launches and market expansion in the hybrid car market., Empirical Economics, p.
PROTOCOLO NPI ENSENADA 2016
MODELO CONCEPTUAL FSR