Seis Sigma Bb Mejora2

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Programa de certificaciónde Black Belts ASQ  

 VII. Fase de Mejora

P. Reyes / Enero de 2008

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Seis Sigma - Mejora

Propósitos y salidas

 A. Diseño de experimentos

B. Técnicas de creatividad

C. Implantación y verificación de soluciones

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Fase de mejora Propósito: 

Desarrollar, probar e implementar soluciones que atiendan alas causas raíz

Salidas  Acciones planeadas y probadas que eliminen o reduzcan el

impacto de las causas raíz identificadas

Comparaciones de la situación antes y después paraidentificar la dimensión de la mejora, comparar losresultados planeados (meta) contra lo alcanzado

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Tormenta deideas

Técnicas decreatividad

Metodología

TRIZ

Generación de soluciones

Diseño deexperimentos

Optimización

No

Implementación desoluciones y verificación

de su efectivdad

Evaluación de soluciones(Fact., ventajas, desventajas)

Soluciones

verificadas

¿Soluciónfactible?

Si

Causasraíz

FASE DE MEJORA

Efecto de X'sen las Y =

CTQs

Ideas

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 VII.A Diseño de Experimentos(DOE)

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 VII.A Diseño de experimentos1. Introducción y terminología

2. Principios de diseño

3. Planeación de experimentos

4. Experimentos de un factor

5. Experimentos fraccionales de dos niveles

6. Experimentos factoriales completos

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 VII.A.1 Introducción yterminología

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Ronald Fisher los desarrolla en su estación agrícolaexperimental de Rothamsted en Londres (ANOVA)1930

Otros que han contribuido son: F. Yates, G.E.P. Box,R.C. Bose, O. Kempthorne, W.G. Cochran, G. Taguchi

Se ha aplicado el DOE en la agricultura y cienciasbiológicas, industria textil y lana, en los 1930’s 

Después de la II Guerra mundial se introdujeron en

la industria Química e industria electrónica

Perspectiva histórica

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El cambiar un factor a un tiempo presenta lasdesventajas siguientes: Se requieren demasiados experimentos para el estudio No se puede encontrar la combinación óptima de

variables

No se puede determinar la interacción

Se puede llegar a conclusiones erróneas

Se puede perder tiempo en analizar las variablesequivocadas

Introducción

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¿Por qué no probar

un factor a la vez?

   P   R   E   S   I   O   N

TEMPERATURA

   P   R   E   S   I   O   N

1

2

Zona Máxima

Respuesta Máxima   P   R   E   S   I   O

   N

4

TEMPERATURA

3

   P   R   E   S   I   O   N

TEMPERATURA

Conclusión de la Prueba

TEMPERATURA

Conclusión de la Prueba

Optimo

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El DOE varia varios factores simultáneamente deforma que se puede identificar su efecto combinadoen forma económica:

Se identifican los Factores que son significativos No es necesario un alto conocimiento estadístico

Las conclusiones obtenidas son confiables

Se pueden encontrar los mejores niveles defactores controlables que inmunicen al proceso

contra variaciones en factores no controlables

Introducción

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Cambios deliberados y sistemáticos de las variables de entrada(factores) para observar los cambios correspondientes en la

salida (respuesta).

Proceso

Entradas Salidas (Y)

Diseño deProducto

Entradas Salidas (Y)

¿Qué es un diseño de

experimentos?

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Diseño de experimentos Proceso proactivo y estructurado para investigar las

relaciones entre los factores de entrada (x’s) y salida

(y) de un proceso.

Los múltiples factores de entrada se consideran ycontrolan al mismo tiempo para asegurar que el

efecto en la(s) respuesta(s) es causal yestadísticamente significativo.

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Diseño de experimentos

PROCESO

Factores conocidos no controlados

Factores desconocidos

w1 w2 w3 w4 ws. . .

z1 z2 z3 z4 zn. . .

x1

x2

xa

...

y1

y2

ym

...

Factores con niveles(x’s) 

 Variables de respuesta (y’s) (CTQ’s) 

ENTR AD AS

S ALID AS

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Planeación empírica

versus planificadaNI

 V

EL

DE

ESF

UERZO Trabajar a

pruebay error

 AnalizarPlanear

ESFU

ERZO

 Analizar

Planear

Experimentar

E

SFUERZO

 Analizar

Planear Experimentar

Tiempo

Tiempo

Fase 2

Fase 1

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Las X’s con mayor influencia en las Y’s 

Cuantifica los efectos de las principales X’s

incluyendo sus interacciones

Produce una ecuación que cuantifica la relación entrelas X’s y las Y’s 

Se puede predecir la respuesta en función de cambiosen las variables de entrada

El Diseño de experimentos tiene

como objetivos determinar:

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Obtención de réplicas: repetición del experimento (5resultados en cada corrida experimental)

 Aleatorización: hacer en forma aleatoria: Permite confundir el efecto de los factores no controlables La asignación de los materiales utilizados en la

experimentación

El orden en que se realizan los experimentos Bloqueo

- Orden de corridas aleatorio en cada bloque(Ej. , bloque de tiempo: AM vs PM, o Día 1 vs Día 2).

Términos

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Error experimental  Variación en respuesta bajo las mismas condiciones de

prueba. También se denomina error residual.

Fraccional Un arreglo con menos experimentos que el arreglo

completo (1/2, ¼, etc.)

Factorial completo  Arreglo experimental que considera todas las

combinaciones de factores y niveles

Interacción Ocurre cuando el efecto de un factor de entrada en la

respuesta depende del nivel de otro factor diferente

Términos

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Nivel o Tratamiento Un valor específico para un factor controlable de

entrada (100ºC, 120ºC, 140ºC)

Efecto principal Un estimado del efecto de un factor

independientemente del efecto de los demás

Optimización Hallar las combinaciones de los factores que

maximizen o minimizen la respuesta

Términos

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Colinealidad Ocurre cuando 2 variables están completamente

correlacionadas

Confundidos Cuando el efecto de un factor no se puede separar del

efecto de alguna de sus interacciones (A y BC, B y AC)

Términos

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Correlación Un número entre -1 y +1 que indica el grado de

relación lineal entre dos conjuntos de números. El cero

indica que no hay relación

Covarianza Cosas que cambian durante los experimentos pero no

fueron planeadas a cambiar, como temperatura o

humedad. Con la aleatorización se alivia esteproblema. Registrar los valores del covariado para suposible uso en análisis de regresión

Términos

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Curvatura Comportamiento no lineal que requiere un modelo de

al menos segundo grado

Grados de libertad (DOF, DF, df o ) Número de mediciones independientes para estimar un

parámetro poblacional (vg. la media con n-1)

EVOP (Evolutive operations) Describe una forma secuencial de experimentación

haciendo pequeños cambios en el proceso para

mejorarlo

Términos

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Error experimental  Variación en respuesta bajo las mismas condiciones de

prueba. También se denomina error residual.

Primer orden Se refiere a la potencia a la cuál un factor aparece en

el modelo. Si la “X” representa un factor y “B” su

efecto, entonces el siguiente modelo es de primerorden para X1 y X2:

 Y = Bo + B1*X1 + B2*X2 + error

Términos

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Factorial completo  Arreglo experimental que considera todas las

combinaciones de factores y niveles

Fraccional Un arreglo con menos experimentos que el arreglo

completo (1/2, ¼, etc.)

Términos

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Factoriales completos

vs fraccionales Un diseño factorial completo es el que contiene todos los

niveles de todos los factores, no se omite ninguno Un diseño factorial fraccional es un diseño experimental

balanceado donde que contiene menos combinaciones detodos los niveles y factores. Por ejemplo para 3 factores y2 niveles se tiene:

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Experimento con mezclas Experimentos en los cuales las variables se expresan

como proporciones del todo sumando 1.0

Experimentos aleatorios Reduce la influencia de variables extrañas en la

experimentación

Error residual (e o E) Es la diferencia entre los valores observados y los

estimados por un modelo determinado empíricamente.Puede ser la variación en resultados de condiciones de

prueba virtualmente idénticas

Términos

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Resolución I Experimentos donde se varia sólo un factor a la vez

Resolución II Experimentos donde algunos efectos principales se

confunden, es indeseable

Resolución III- Exp. fraccionales Experimentos fraccionales donde no se confunden los

efectos principales entre sí, sólo con sus interaccionesde dos factores

Resolución IV- Exp. fraccionales No se confunden los efectos principales ni con sus

interacciones pero si lo hacen las interacciones entre si

Términos

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Resolución V – Exp. Fraccionales Sólo puede haber confusión entre interacciones de dos

factores con interacciones de tres factores o de mayor

orden

Resolución VI - Exp. Factorial completo V+ Experimentos sin confusión, factoriales completos o

dos bloques de 16 experimentos

Resolución VII – Exp. Factoriales completos Experimentos en 8 bloques de experimentos

Términos

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Los factores son los elementos que cambian durante unexperimento para observar su impacto sobre la salida. Se

designan como A, B, C, etc.

- Los factores pueden ser cuantitativos o cualitativos- Los niveles se designan como alto / bajo (-1, +1) o (1,2)

Factor NivelesB. Temp. de Moldeo 600º 700ºE. Tipo de Material Nylon Acetal

Factor cuantitativo,dos niveles

Factor cualitativo,dos niveles

Factores y niveles

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 VII.A.2 Principios de diseño

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Tipo de Diseño de Experimentos

Experimentaciónposible No es posibleexperimentar

Diseños Activos

DiseñosPasivos

No se tieneInformación

Histórica

Se tieneInformación

Histórica

CaracterizaciónData Minning

FactoresIndependientes

FactoresInterdependientes

DiseñosFactoriales

ConRestricciones

SinRestricciones

DependenciaParcial

(B dependede A, pero

 A no dependede B)

DiseñosD-Optimal

DiseñosOrtogonales

Diseños Anidados

Diseños deMezclas

a b

Interdependenciade algunos óTodos losfactores

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DiseñosOrtogonales

a

De filtrajeDe Caracterización

DiseñosFactorial

Completo(2k )

De Optimización

<5Factores

4-15Factores

> 15Factores

   D   i  s  e   ñ  o  s

   P   l  a

  c   k  e   t   t  -   B  u  r  m  a  n

   D   i  s  e   ñ  o  s

   T  a  g  u  c   h

   i 

DiseñosFactorial

Fraccionado(2k-p)

   E

   j  e  c  u  c   i   ó  n

   I  n   i  n

   t  e  r  r  u  m  p   i   d  a

   E   j

  e  c  u  c   i   ó  n

   e  n  p  a  r   t  e  s

   2   k   n

  o

   B   l  o  q  u  e  a   d  o

   2   k 

   B   l  o  q  u  e  a   d  o

   E

   j  e  c  u  c   i   ó  n

   I  n   i  n

   t  e  r  r  u  m  p   i   d  a

   E   j

  e  c  u  c   i   ó  n

   e  n  p  a  r   t  e  s

   2   k  -  p   n

  o

   B   l  o  q  u  e  a   d  o

   2   k  -  p 

   B   l  o  q  u  e  a   d  o

d

Diseños deSuperficie deRespuestaDiseños

conPunto

Central

Diseños a 2 niveles Factorescon más de2 niveles

<4Factores

> 4Factores

   D   i  s  e   ñ  o  s

   F  a  c   t  o  r   i  a   l   c  o  m  p   l  e   t  o

g

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Diseños decaracterización

g

Diseños FactorialCompleto

Con punto central

<5Factores

4-15Factores

> 15Factores

   D   i  s  e   ñ  o  s

   P   l  a  c   k  e   t   t  -   B  u  r  m

  a  n

   C  o  n  p  u  n   t  o  c  e  n   t  r  a   l 

   T  o   d  o  s   l  o  s   f  a

  c   t  o  r  e  s

   C  o  n   2  n   i  v  e   l  e  s

Diseños FactorialFraccionado

Con punto central

   E   j  e  c  u  c   i   ó  n

   I  n   i  n   t  e  r  r  u  m  p   i   d  a

   E   j  e

  c  u  c   i   ó  n

   e  n

  p  a  r   t  e  s

   2

   k   c

  o  n  p  u  n   t  o

   C  e  n   t  r  a   l   n  o

   B   l  o  q  u  e  a   d  o

   2

   k   c

  o  n  p  u  n   t  o

   C  e  n   t  r  a   l 

   B   l  o  q  u  e  a   d  o

   2   k

  -  p   c

  o  n  p  u  n   t  o

   C  e  n   t  r  a   l   n  o

   B   l  o  q  u  e  a   d  o

   2   k

  -  p   c

  o  n  p  u  n   t  o

   C  e  n   t  r  a   l 

   B   l  o  q  u  e  a   d  o

   E   j  e  c  u  c   i   ó  n

   I  n   i  n   t  e  r  r  u  m  p   i   d  a

   E   j  e  c  u  c   i   ó  n

   e  n

  p  a  r   t  e  s

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37

Selección entre diversas alternativas

Selección de los factores clave que afectan larespuesta

Modelado de la superficie de respuesta para: Llegar al objetivo Reducir la variabilidad Maximizar o minimizar la respuesta Hacer un proceso robusto Buscar objetivos múltiples

 Aplicación del DOE

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38

Establecer objetivos Seleccionar variables del proceso

Seleccionar un diseño experimental Ejecutar el diseño

 Verificar que los datos sean consistentes con lossupuestos experimentales

 Analizar e interpretar los resultados Usar / presentar los resultados

Pasos del DOE

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Las variables de proceso incluyen ambas entradas ysalidas, es decir factores y respuestas. La selecciónde estas variables debe:

Incluir todos los factores relevantes Ser brillantes en seleccionar los niveles de factores

bajos y altos Evitar ajustes de factores para combinaciones

imprácticas o imposibles Incluir todas las respuestas relevantes Evitar usar respuestas que combinen dos o más

mediciones de proceso Evitar valores extremos en los factores de entrada

Selección y escala

de variables del proceso

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Guías de diseñoNúmero defactores

Objetivocomparativo

Objetivo defiltraje defactores

Objetivo desuperficie derespuesta

1 1- factorcompletamentealeatorizado

- -

2-4 Diseñoaleatorizado

por bloques

Factorialcompleto o

fraccional

Diseño centralcompuesto o

Box-Behnken5 o más Diseño

aleatorizadopor bloques

Factorialfraccional oPlacket Burman

Fltrar primeropara reducir elnúmero defactores

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Supuestos experimentales ¿Son capaces los sistemas de medición para todas las

respuestas? ¿Es estable el proceso? ¿Los residuos se comportan adecuadamente?Modelo X1 La varianza se Requiere un término Adecuado incrementa con X2 cuadrático agregado a X2

 

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Interacciones Una interacción ocurre cuando el efecto de un factor de

entrada en la salida depende del nivel de otro factor deentrada. A veces se pierden con los diseños factoriales

fraccionalesSin interacción Interacción Interacción Interacción

moderada fuerte fuerte

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El método iterativo del DOE Mientras que un experimento puede dar un resultado

útil, es más común realizar dos o tres o másexperimentos antes de dar una respuesta completa.

Esto es mejor y más económico.

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Pasos para Diseñar y Realizar unDiseño de Experimentos

1. Observar datos históricos y/o recolectar datos paraestablecer la capacidad actual del proceso debe estaren control estadístico.

2. Determinar el objetivo del experimento (CTQs amejorar).

Por medio de un equipo de trabajo multidisciplinario

3. Determinar qué se va a medir como resultado delexperimento.

4. Identificar los factores de control y de ruido que

pueden afectar el resultado.

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Objetivos de los experimentos

Caracterizar el proceso (identificar los factores que

influyen en la ocurrencia de errores)

Optimizar, identificar el nivel óptimo de los factorescríticos para reducir el número de errores

Identificar los factores controlables que pueden afectara la respuesta Y = Tiempo de solución de problema

Identificar los factores de ruido que no podemos oqueremos controlar

Ejemplo: Proceso de atención a clientes

en un Call Center

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54

 Variables que no se pueden o desean controlar Z’s –  Variables de ruido 

Edad del ejecutivo de cuenta Distribución del Call Center Día del año Medio ambiente Horarios de comida

Ejemplo: Proceso de atención a clientes

en un Call Center

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Los Factores Pueden Afectar...

2. El Resultado Promedio

3. La Variación y el Promedio1. La Variación del Resultado

4. Ni la Variación ni el Promedio

Banda ancha

Banda

angosta

Tiempo del servicio

Sinentren.

ConEntren.

Pocos ejecutivos

Suficientesejectuvos

 Ambos sexosToman el mismotiempo

Tiempo del servicio

Tiempo del servicio Tiempo del servicio

Tipos de Salidas

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Tipos de SalidasLas salidas se clasifican de acuerdo con nuestros objetivos.

3. El Valor Máximo es el Mejor

• Tiempo de Ciclo• Tiempo de

conexión

• Confiabilidad• Satisfacción

Objetivo  Ejemplos de Salidas

1. El Valor Meta es el Mejor

Meta

Lograr unvalor meta con

variación mínima

• Tiempo de atención• Tiempo de conexión

2. El Valor Mínimo es el Mejor

0

Tendencia de salidahacia arriba

Tendencia desalida hacia cero

Estrategia cuando

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Estrategia cuandoel “Valor Meta es Mejor”  

Paso 1: Encuentra los factores queafectan la variación. Usa estosfactores para reducir al mínimo

la variación.

Paso 2: Encuentra los factores quedesplazan el promedio (y no

afectan la variación). Usa estosfactores para ajustar la salidapromedio con la meta deseada.

Meta

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58

Estrategia cuando el “Valor Mínimo es Mejor”  

0

Tendencia desalida baja

• El objetivo en este caso es encontrar los factores queafectan 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 quecontribuyen en gran medida a la variación.

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60

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61

 ANOVA - CONTENIDO  ANOVA de un factor, una vía o una dirección

 ANOVA de un factor y una variable de bloqueo, dosvías o dos direcciones

 ANOVA de un factor y dos variables de bloqueo – CUADRADO LATINO

 ANOVA De un factor y tres variables de bloqueo – CUADRADO GRECOLATINO

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62

 ANOVA PARA UN FACTORO DIRECCIÓN

ANOVA – Prueba de hipótesis para

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63

 ANOVA   Prueba de hipótesis paraprobar la igualdad de medias devarias poblaciones para un factor

diferentes son sunas A Ha

 Hoa

..'.lg:

.........:321

 

      

Se trata de probar si el efecto de un factor oTratamiento en la respuesta de un proceso o sistema esSignificativo, al realizar experimentos variando

Los niveles de ese factor (Temp. 1, Temp. 2, Temp.3, etc.)

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 ANOVA – Ejemplo de datos

Niveles del Factor Peso % de algodón y Resistencia de tela

Peso porc. Respuesta

de algodón Resistencia de la tela15   7 7 15 11 9

20   12 17 12 18 18

25   14 18 18 19 19

30   19 25 22 19 23

35   7 10 11 15 11

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66

 ANOVA – Suma decuadrados total

 Xij

 Xij

Gran media

2

11

)(

b

  j

a

i

 X   XijSCT 

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69

 ANOVA – Suma de cuadradosdel error

Media X1.

X1jX3jX2j

Media X2.Media X3.

Muestra 1 Muestra 2 Muestra 3

SCTr SCT SCE   

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71

 ANOVA – Cuadrados medios:Total, Tratamiento y Error

)/(

)1/(

)1/(

anSCE  MCE 

aSCTr  MCTr 

nSCT  MCT 

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73

Tabla final de ANOVATABLA DE ANOVA

FUENTE DE VARIACIÓN SUMA DE GRADOS DE CUADRADO VALOR F  CUADRADOS LIBERTAD MEDIO

Entre muestras (tratam.) SCTR a-1 CMTR CMTR/CME

Dentro de muestras (error) SCE n-a CME

Variación total SCT n-1 CMT

Regla: Rechazar Ho si la Fc de la muestra es mayor que la F de Excel para una cierta alfao si el valor p correspondiente a la Fc es menor al valor de alfa especificado

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ANOVA Id ifi l di

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 ANOVA – Identificar las mediasdiferentes por Prueba de Tukey T

Para diseños balanceado

(mismo número de columnasen los tratamientos) el valorde q se determina por mediode la tabla en el libro de texto

b

CME qT  ana  

,, 

ANOVA Id ifi l di

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 ANOVA – Identificar las mediasdiferentes por Prueba de Tukey T

Se calcula la diferencia Di entre cada par de Medias Xi’s: 

D1 = X1 – X2 D2 = X1 – X3 D3 = X2 – X3 etc.

Cada una de las diferencias Di se comparan con elvalor de T, si lo exceden entonces la diferencia esSignificativa de otra forma se considera que las medias

Son iguales

 ANOVA – Identificar las medias

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diferentes por Prueba de DiferenciaMínima Significativa DMS

Para diseños balanceados (los tratamientos

tienen igual no. De columnas), se calcula unfactor DMS contra el que se comparan lasdiferencias Xi – Xi’. Significativas si lo exceden 

b

 F CME  DMS    an   ,1,)(2

 

P b DMS Di ñ

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79

Prueba DMS para Diseños nobalanceados

ana

k  j

k  j   F CME bb

 DMS 

  ,1,,   )(

11 

Para diseños no balanceados (los

tratamientos tienen diferente no. Decolumnas), se calcula un factor DMSPara cada una de las diferencias Xi – Xi’  

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 ANOVA Para un factor

principal y una variable debloqueo

Planes aleatorizados bloqueados

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Diseños aleatorizados bloqueados Cuando cada grupo homogéneo del experimento

contiene exactamente una medición en cadatratamiento, el plan experimental se denomina plan

aleatorizado bloqueado. Un ejemplo incompleto es:

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 ANOVA – Prueba de hipótesis para

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p pprobar la igualdad de medias devarias poblaciones con dos vías

dif erentes son sunas A Ha

 Ho a

..'.lg:

.........: 321

 

      

diferentes son sunas A Ha

 Ho a

..'.lg:

'.........''': 321

 

      

Para el tratamiento  –  en renglones

Para la variable de bloqueo  –  en columnas

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 ANOVA de 2 vías - Ejemplo

Experiencia en años de los operadores

Maquinas 1 2 3 4 5Maq 1 27 31 42 38 45

Maq 2 21 33 39 41 46Maq 3 25 35 39 37 45

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 ANOVA – Dos vías o direcciones La SCT y SCTr (renlgones) se determina de la misma

forma que para la ANOVA de una dirección o factor

En forma adicional se determina la suma decuadrados del factor de bloqueo (columnas) de formasimilar a la de los renglones

La SCE = SCT – SCTr - SCBl

 ANOVA de 2 v as – Suma dec ad ados gl C ad ado medio

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cuadrados, gl. y Cuadrado mediopara el factor de bloqueo (en cols)

)1/(

1.

)(   2

1

bSCBl CMBl 

bSCBl  gl 

 X  X aSCBl    j

b

  j

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 ANOVA de 2 vías – Cálculo deldí i F bl F l bl

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estadístico Fcbl y Fexcel bloques(columnas)

SCE  gl SCBl  gl  ALFA FINV  Fexcel  MCE 

 MCBl  Fc

.,.,

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Tabla final ANOVA 2 víasFUENTE DE VARIACIÓN SUMA DE GRADOS DE CUADRADO VALOR F  CUADRADOS LIBERTAD MEDIO

Entre muestras (tratam.) SCTR a-1 CMTR CMTR/CME

Entre Bloques (Factor Bl) SCBl b-1 CMBL CMBL/CME

Dentro de muestras (error) SCE (a-1)(b-1) CME

Variación total SCT n-1 CMT

Regla: No rechazar si la F de la muestra es menor que la F de Excel para una cierta alf 

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 ANOVA – 2 vías Toma de decisión

Fexcel

Fc

Tr o Bl

 Alfa

Zona de rechazoDe Ho o aceptar Ha

Zona de no rechazo de HoO de no aceptar Ha

Distribución F

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 ANOVA – 2 vías Toma de decisión

Si Fc (Tr o Bl) es mayor que Fexcel se rechaza

Ho Aceptando Ha donde las medias sondiferentes

O si el valor de p correspondiente a Fc (Tr o Bl)es menor de Alfa se rechaza Ho

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Cálculo de los residuales

.

.

*

ˆ

ˆ

.,,05.0

....

i

i

 y MSE  gl k k 

 y

ijijij

  jiij

 sr  R

b

 MSE  s

 y ye

 y y y y

 Y estimada

Error o residuo

Error estándar

Factor de comparación

Si la diferencia de medias excede a Rk es significativa

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 Adecuación del modelo Los residuales deben seguir una recta en la gráfica

normal

Deben mostrar patrones aleatorios en las gráficas delos residuos contra el orden de las Yij, contra losvalores estimados y contra los valores reales Yij

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 ANOVA para un factor

principal y dos o tres variablesde bloqueo

CUADRADO LATINO Y

GRECOLATINO

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 ANOVA – 3, 4 y 5 vías El diseño de Cuadrado latino utiliza dos variables de

bloqueo adicionales al factor de Tratamiento

EL diseño de Cuadrado Grecolatino utiliza tresvariables adicionales al factor de Tratamiento

El diseño de Cuadrado Hipergrecolatino utiliza cuatrovariables de bloqueo adicionales al factor detratamiento

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 ANOVA – Diseño de Cuadrado Latino

Este diseño es útil para incluir dos fuentes de no homogeneidaden las condiciones que afectan los resultados de las pruebas

Una tercera variable, que es el tratamiento experimental seaplica a las variables fuente de manera balanceada

Un diseño de cuadrado latino es un experimento factorialfraccional restringido por dos condiciones:

El número de columnas, filas y tratamientos debe ser lamisma No debe hacer interacciones esperadas entre los factores de

filas y columnas

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 ANOVA – Diseño de Cuadrado Latino

Se prueban 5 autos, con 5 carburadores diferentespara determinar el consumo de gasolina con 5chóferes en un cuadrado latino de 5 x 5.

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Cuadrado Latino

Años exp. Turno

Empleado Mañana Tarde Noche

1 B=15 A=18 C=11

2 C=12 B=20 A=9

3 A=17 C=19 B=10

A, B, C = Máquinas 1, 2 y 3

ANOVA – Cuadrado Latino:

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100

 ANOVA – Cuadrado Latino:Factor principal (A,B,C,D)

)1/(

11.

)(   2

1

bSCTr CMTr 

baSCTr  gl 

 X  X aSCTr    Tr 

b

  j

ANOVA – Cuadrado Latino: Cálculo

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101

 ANOVA – Cuadrado Latino: Cálculodel error

)1)(2/()1)(2(.

Re

aaSCE CME aaSCE  gl 

SCTr ng SC SCTcol SCT SCE 

ANOVA – Cálculo del estadístico

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102

 ANOVA   Cálculo del estadísticoFc y Fexcel

SCE  gl SCTr  gl  ALFA FINV  Fexcel  MCE 

 MCTr  Fc

.,.,

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103

 ANOVA – Cuadrado Latino Reng / Col

SCE  gl SCBl  gl  ALFA FINV  Fexcel  MCE 

 MCCols Fcols

 MCE 

ng  MC  Fcreng 

.,.,

Re

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104

Tabla final ANOVA vías FactoresFUENTE DE VARIACIÓN SUMA DE GRADOS DE CUADRADO VALOR F  CUADRADOS LIBERTAD MEDIO

Renglores SCRen a-1 CMRen CMRen/CM

Columnas SCCol b-1 CMCol CMCol/CM

Tratamiento SCTr a-1 CMTr CMTr/CME

Dentro de muestras (error) SCE (a-2)(a-1) CME

Variación total SCT n-1 CMT

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105

Cuadrado latino en Minitab Se introducen las respuestas en una columna C1

Se introducen los subíndices de los renglones en una

columna C2

Se introducen los subíndices de las columnas en unacolumna C3

Se introducen las letras mayúsculas que indican elnivel del factor (A, B, C, D, etc.) correspondientes acada respuesta en la columna C4

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106

Cuadrado latino en Minitab Opción: ANOVA –  General linear model

En Response indicar la col. De Respuesta,

En Model indicar la columna del factor y

En Random factors indicar las variables adicionales al

del efecto principal a probar (A, B, C, D). Se puedenpedir interacciones entre factores x –  y con Cx*Cy

Pedir gráfica de residuales Normal y vs fits y orden

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Diseño de cuadrado Greco Latino Es una extensión del diseño Cuadrado Latino con una

variable de bloqueo extra para tener 3 variables debloqueo, por ejemplo si se agrega el día se tiene:

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Cuadrado Greco Latino

Experiencia de los operadores

Lotes MP 1 2 3 4 5

1 Aa=-1 Bc=-5 Ce=-6 Db=-1 Ed=-1

2 Bb=-8 Cd=-1 Da=5 Ec=2 Ae=11

3 Cc=-7 De=13 Eb=1 Ad=2 Ba=-4

4 Dd=1 Ea=6 Ac=1 Be=-2 Cb=-3

5 Ee=-3 Ab=5 Bd=-5 Ca=4 Dc=6

a, b, c y d son 5 diferentes tipos de montaje A, B, C, D y E son las 5 formulaciones a probar

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 ANOVA de 4 v as – Suma decuadrados gl y Cuadrado medio

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110

cuadrados, gl. y Cuadrado mediopara el error

)1)(3/()1)(3(.

Re

aaSCE CME aaSCE  gl 

SCCol nSC SCGSCTr SCT SCE 

ANOVA – Cálculo del estadístico

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111

 ANOVA   Cálculo del estadísticoFc y Fexcel

SCE  gl SCTr  gl  ALFA FINV  Fexcel  MCE 

 MCG Fc

.,.,

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112

 ANOVA – Cuadrado Grecolatino

SCE  gl SCBl  gl  ALFA FINV  Fexcel  MCE 

 MCTr  Fc

.,.,

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113

Tabla final ANOVA 2 FactoresFUENTE DE VARIACIÓN SUMA DE GRADOS DE CUADRADO VALOR F  CUADRADOS LIBERTAD MEDIO

Renglores SCRen a-1 CMRen CMRen/CM

Columnas SCCol b-1 CMCol CMCol/CMLetras griegas SCG a-1 CMG CMG/CMETratamiento SCTr a-1 CMTr CMTr/CME

Dentro de muestras (error) SCE (a-3)(a-1) CME

Variación total SCT n-1 CMT

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114

Cuadrado Greco latino en Minitab Se introducen las respuestas en una columna C1 Se introducen los subíndices de los renglones en una

columna C2

Se introducen los subíndices de las columnas en unacolumna C3

Introducir los subíndices del factor adicional de letrasgriegas con letras latinas minúsculas (a,b,c,d,e) en C4

Se introducen las letras mayúsculas que indican el niveldel factor (A, B, C, D, etc.) correspondientes a cadarespuesta en la columna C5

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116

Diseño de cuadrado hipergrecolatino

Permite el estudio de tratamientos con más de tresvariables de bloqueo, por ejemplo:

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Diseños factorial completo 2K

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118

 A

B

BAJO

 ALTO

 ALTO

BAJO

 A B

1 - -2 + -3 - +4 + +

Representa-ción Gráfica

Representa-ción Tabular

 ALTO

 ALTO

 ALTO BAJO

BAJO

BAJO

B

 AC

Factor

Prueba A B C

1 - - -

2 + - -3 - + -4 + + -5 - - +6 + - +7 - + +8 + + +

Experimentos de Factoriales Completos-

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119

Experimentos de Factoriales Completos-todas las combinaciones

Todas las combinacionesTemperatura Tiempo

Corrida 1: 350°  1min.Corrida 2: 350°  2min.Corrida 3: 400°  1min.Corrida 4: 400°  2min.

Factores Niveles

Bajo Alto

Temperatura 350°  400° 

Tiempo 1min. 2min.

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120

Número de Niveles

•  En Tres Niveles hay la necesidad de ejecutar más

pruebas, sin embargo, nos permite buscar la curvatura,es decir, los efectos cuadráticos. 

•   En Dos Niveles nos permite considerar únicamentelos efectos lineares.

1 2

y

2 Niveles

1 2 3

y

3 Niveles

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Determinación del Número de

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122

Combinaciones de Prueba

El número de combinaciones de prueba para unfactorial completo con factores k, cada uno en dosniveles es:

k2n 

  Por lo tanto, a estos diseños se lesconoce como diseños .k

2

Codificación de los

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123

Niveles de los FactoresLos niveles de los factores para los diseños 2k

se codifican como: Nivel bajo = -1 Nivel alto = +1

Minitab puede manejardiseños hasta .72

Diseño  :22Corrida  A B

1 -1 -12 +1 -13 -1 +1

4 +1 +1

Diseño :32Corrida  A B C

1 -1 -1 -12 +1 -1 -13 -1 +1 -1

4 +1 +1 -15 -1 -1 +16 +1 -1 +17 -1 +1 +18 +1 +1 +1

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124

Diseños de experimentos de dosfactores dos niveles

Experimento factorial completo – 

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125

Un experimento factorial completo es un experimento donde seprueban todas las posibles combinaciones de los niveles de todos losfactores.

4020-1

5230+1

+1-1

Factor A:

Factor B: Y = Respuesta

sin interacción

Efecto del factor A = (52+40)/2 - (30+20)/2 = 21Efecto del factor B = (30+52)/2 - (20+40)/2 = 11Efecto de A*B = (52+20)/2 – (30+40)/2 = 1

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126

Experimento sin interacción

 A = -1 A = +1

RespuestaPromedio

B = +1

B = -1 20

30

40

52

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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127

Experimento sin interacción

 A = -1 A = +1

Respuesta

20

3040

52

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

http://slidepdf.com/reader/full/seis-sigma-bb-mejora2 128/467

128

Modelo de regresión lineal

0 1 1 2 2 12 1 2

0

1

2

12

1 2 1 2

ˆ (20 40 30 52) / 4 35.5

ˆ 21/ 2 11

ˆ 11/ 2 5.5

ˆ1/ 2 0.5

ˆ   35.5 10.5 5.5 0.5

 y x x x x

 y x x x x

   

  

  

  

  

El coeficiente 0.5 es muy pequeño dado que no hay interacción

Gráfica de contornos – Experimentos

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

http://slidepdf.com/reader/full/seis-sigma-bb-mejora2 129/467

129

psin interacción

X1  -1 -.6 -.4 -.2 0.0 +.2 +.4 +.6 +.8 +1

X2

1

.5

0

-.5

-1

22

28

34

4046

49 DirecciónDe ascensorápido

Superficie de respuesta – 

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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130

p pExperimentos sin interacción

X1X2

Superficie de respuesta

Gráfica del modelo de regresión

 Y = respuesta

Experimento factorial completo – ó

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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131

Un experimento factorial completo es un experimento donde seprueban todas las posibles combinaciones de los niveles de todos losfactores.

5020-1

1240+1

+1-1Factor A = X1 :

Factor B = X2: Y = Respuesta

con interacción

Efecto de A*B = {(12+20)-(40+50)}/2 = -29

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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132

Experimento con interacción

 A = -1 A = +1

RespuestaPromedio

B = +1

B = -1 20

40

50

12

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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134

Modelo de regresión lineal

0 1 1 2 2 12 1 2

0

1

2

12

1 2 1 2

ˆ (20 40 30 52) / 4 30.5

ˆ 2 / 2 1

ˆ 18 / 2 9

ˆ58 / 2 29

ˆ   30.5 1 9 29

 y x x x x

 y x x x x

   

  

  

  

  

El coeficiente -29 es muy grande representando la interacción

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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135

Gráfica de contornos

X1  -1 -.6 -.4 -.2 0.0 +.2 +.4 +.6 +.8 +1

X2

1

.5

0

-.5-1

25

28

31 34

43

49 DirecciónDe ascensorápido

40

Superficie de respuesta – 

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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136

p pExperimentos con interacción

Superficie de respuesta

Gráfica del modelo de regresión

i f i l é li

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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137

Un experimento factorial con réplicas tiene variosresultados bajo la misma combinación de niveles

y7

y8

y3

y460’  

y5

 Y 6

y1

y2

30’  

9070

Factor A :Horas entrenamiento

Factor B:

 Acceso alsistema Y = Tiempo de

respuesta

Experimento factorial con réplicas

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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138

Factor A :Horas de entrenam.

7978

9592

60 min.

84

87

90

87

30 min.

9070Factor B:

 Acceso alsistema Y = Tiempo de

conexión

• ¿El tiempo de entrenamiento afecta el tiempo de conexión?

• ¿El tiempo de acceso afecta el tiempo de conexión?

• ¿Qué efecto tiene la interacción entre las horas deentrenamiento y la hora del día sobre el tiempo de conexión?

 Análisis del efecto de la media

El Efecto del entrenamiento

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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139

 A2 =

Factor B :Tiempo de

acceso

79

78

95

92

B2 = 60 min.

8487

9087

B1 = 30 min.

 A2 = 90 A1 = 70

Factor A : Horas deentrenamiento

 A1 =90 + 87 + 95 + 92

4= 91

84 + 87 + 79 + 784 = 82

¿El tiempo de entrenamiento parece cambiar eltiempo de conexión Y?

   T   i  e  m  p  o   d  e  c  o  n  e  x

   i   ó  n

70 90o

95

90

85

80

91

82

El Efecto del Tiempo de accesoFactor B : Factor A : Horas de

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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140

B2 =

Tiempo deacceso

B1 =90 + 87 + 84 + 87

4= 87

95 + 92+ 79 + 784 = 86   T   i  e  m  p  o   d  e  c  o  n  e  x

   i   ó  n

 

30 min. 60 min.

95

90

85

80

7978

9592

B2 = 60 min.

8487

9087

B1 = 30 min.

 A2 = 90 A1 = 70

entrenamiento 

¿El cambio de tiempo de acceso parece cambiarel tiempo de atención promedio del Call Center?

8786

El Efecto de la InteracciónFactor A : Horas de entrenamiento

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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141

Factor B : Tiempo deacceso

oo

7978

9592

B2 = 60min.

8487

9087

B1 = 30min.

 A2 = 90 A1 = 70

78.593.5B2 

85.588.5B1  A2  A1 

 A,B, = 90 + 872 = 88.5

   T   i  e  m  p  o   d  e  c  o  n  e  x   i   ó  n

30 min. 60 min.

95

90

85

80

• En una gráfica de interacción, las líneas paralelas indican que no hay interacción. ¿Por qué?

• ¿Las horas de entrenamiento y el tiempo de acceso parecen interactuar?

• ¿Qué niveles de los factores deben usarse para reducir al mínimo la dureza de

las partes?

Corrida con Minitab – Creación del diseñopara 2 factores 2 niveles

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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143

Stat > DOE > Factorial > Create Factorial Design

o Two level

Designs: Number of center points 0

Number of Replicates 2Number of blocks 1 OK

Options Non randomize runs OK

Factors Introducir el nombre real de los factoresy en forma opcional los niveles reales

Results Summary table, alias table OK

para 2 factores 2 niveles

Corrida con Minitab – Diseño para 2

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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144

Stat > DOE > Factorial > Create Factorial Design

Type of Design: General Full Factorial  

Designs: Number of levels 3, 3Number of Replicates 2

Options Non randomize runs OK

Factors Introducir el nombre real de los factores

y en forma opcional los niveles reales 

pfactores con 3 o más niveles

Corrida con Minitab – Análisis delñ

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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145

diseño factorial Hacer una columna de RESPUESTAS e introducir los datos

correspondientes a cada celda

Stat > DOE > Factorial > Analyze Factorial Design

Response Seleccionar  la columna de las respuestas

Residuals Estandardized

Terms Pasar todos los términos a Selected con >> OK

Graphs Seleccionar Effects Plots Normal y Pareto

Seleccionar Residual plots: Normal y vs fits OKResults Full table of fits and residuals

Seleccionar todos los términos con >> OK  OK

Corrida con Minitab – ó áf

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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146

Interpretación de gráficasMAIN EFFECTS La gráfica de EFFECTS PLOT debe indicar fuera de la recta los

factores e interacciones que son significativas

La gráfica EFFECTS PARETO debe indicar en sus barrasprincipales más allá de la recta de 0.1 o 0.05 los factores einteracciones significativas

RESIDUALS La gráfica NORMAL PLOT de residuos debe mostrar los puntos

cerca de la recta La gráfica de residuos RESIDUALS vs FITS debe mostrar

aleatoriedad en los residuos

Corrida con Minitab – ó d l d

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147

Interpretación de resultadosEstimated Effects and Coefficients for Res (coded units)

Term Effect Coef SE Coef T P  Variables significativas (p < 0.05, 0.1) 

Constant 86.500 0.6614 130.78 0.000

A -9.000 -4.500 0.6614 -6.80 0.002

B -1.000 -0.500 0.6614 -0.76 0.492

A*B -6.000 -3.000 0.6614 -4.54 0.011

Modelo de regresión Y = 86.5  –  4.5 A  –  3 AB  (incluyendo sólo las variables significativas) 

Analysis of Variance for Res (coded units)

Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P

Main Effects 2 164.00 164.00 82.000 23.43 0.006 Existencia del modelo 

2-Way Interactions 1 72.00 72.00 72.000 20.57 0.011

Residual Error 4 14.00 14.00 3.500

Pure Error 4 14.00 14.00 3.500

Total 7 250.00

Tabla ANOVA – Experimento de

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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148

Tiempo de respuesta

250.0007Total

3.50014.00014.0004Error

0.01120.5772.00072.00072.0001Temp*Tiempo

0.4920.572.0002.0002.0001Tiempo

0.00246.29162.00162.00162.0001Temp

PFMS AjSS AjSS SecDFOrigenLas horas deentr. sonsignificativas.

La interaccióndel tiempo deacceso y horasde entr. es

significativa.

El Tiempo deacceso, no essignificativo.

Corridas con Minitab – Gráficasf i l

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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149

Crear las gráficas factoriales y de interacción:

Stat > DOE > Factorial > Factorial Plots

Seleccionar Main effects e Interaction PlotsSetup para ambas: Seleccionar columna Respuesta

y con >> seleccionar todos los factores OK

Seleccionar Data Means OK  

factoriales

I t t ió d áfi

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150

Interpretación de gráficas Si la interacción es significativa, entonces los mejores

niveles de operación del proceso ya sea paramaximizar o para minimizar la respuesta Y, se

seleccionan de la Gráfica de Interacción

Si no es significativa la interacción, entonces losmejores niveles de los factores se seleccionan de las

gráficas de efectos principales

G áfi d f t i i l

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151

Gráfica de efectos principales

B A

  1 - 1 1 - 1

90

88

86

84

82

      R     e     s

Main Effects Plot (data means) for Res

G áfi d i t i

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152

Gráfica de interacciones

-1

1

11-1-1

90

85

80

B

 A

      M     e     a     n

Interaction Plot (data means) for Res

Corridas con Minitab – Gráficas de

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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153

Crear las gráficas de contorno y superficies de respuesta:

Stat > DOE > Factorial > Contour/Surface Plots

Seleccionar Contour / Surface PlotsSetup para ambas: Entrar a opción y dar OK

Seleccionar OK  

contorno y superficie de respuesta

G áfi d t

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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154

Gráfica de contorno

82.5

85.0

87.5

90.0

92.5

10-1

1

0

-1

 A

      B

Contour Plot of Res

Permite identificar la dirección de experimentaciónde ascenso rápido perpendicular a los contornos

G áfi fi i d t

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155

Gráfica superficie de respuesta

1

0

-1

  B

80

85

90

95

0

Res

-1

1 A

Surface Plot of Res

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156

Diseños de experimentos de tresfactores dos niveles

Factorial Completo con 3 Factores

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157

Factorial Completo con 3 Factores

Diseño 23, Factores A, B, C.

Permite la evaluación de todos los efectos: 

 A AB ABCB AC

C BC 

EfectosPrincipales

Interacciones con2 factores

Interacciones con3 factores

Factorial completo con 3 factores

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158

Corrida  A B C1 -1 -1 -12 +1 -1 -13 -1 +1 -14 +1 +1 -15 -1 -1 +16 +1 -1 +17 -1 +1 +1

8 +1 +1 +1

Diseño 23 con Columnasde Interacción

Fil A B C AB AC BC ABC

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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159

Las columnas de interacción se obtienen multiplicando

los datos ingresados en la columna factor.

Fila A B C AB AC BC ABC

1 -1 -1 -1 +1 +1 +1 -1

2 +1 -1 -1 -1 -1 +1 +1

3 -1 +1 -1 -1 +1 -1 +1

4 +1 +1 -1 +1 -1 -1 -1

5 -1 -1 +1 +1 -1 -1 +1

6 +1 -1 +1 -1 +1 -1 -17 -1 +1 +1 -1 -1 +1 -1

8 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1

Las columnas de interacción no se usan para ejecutarlas pruebas.Estas se usan en el análisis de los datos resultantes.

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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La Distribución Experimental

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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162

 A B C Muestra 1 Muestra 2 Muestra 3

1. - - - 19.18 19.02 19.092. + - -3. - + -4. + + -

5. - - +6. + - +7. - + +8. + + +

Las corridas experimentalesestán dadas por las filas. Porejemplo, la corrida #1 nosdice que todos los factoresdeben posicionarse en sus

niveles bajos ( )

Entonces, tres piezas semanufacturan con el procesoestablecido en los niveles bajos de A, B y C. La dimensión interna semide y se registra.

Datos Experimentales Completos

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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163

Datos Experimentales Completos

Se estableció cada una de las 8 combinaciones de laprueba y se manufacturaron tres piezas en cadacombinación.

 A B C Muestra 1 Muestra 2 Muestra 3

1. - - - 19.18 19.02 19.092. + - - 19.15 19.40 19.623. - + - 19.41 18.82 19.144. + + - 19.89 18.94 19.405. - - + 18.73 18.63 18.796. + - + 19.17 18.76 18.947. - + + 18.40 18.73 19.048. + + + 18.54 19.46 18.97

Búsqueda de los Factores que Afectan alDiámetro Promedio

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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164

 A B C Muestra 1 Muestra 2 Muestra 3 Prom.1. - - - 19.18 19.02 19.09 19.102. + - - 19.15 19.40 19.62 19.393. - + - 19.41 18.82 19.14 19.12

4. + + - 19.89 18.94 19.40 19.415. - - + 18.73 18.63 18.79 18.726. + - + 19.17 18.76 18.94 18.967. - + + 18.40 18.73 19.04 18.72

8. + + + 18.54 19.46 18.97 18.99Para identificar cuáles son los factores que afectan ladimensión promedio de las piezas, primerocalculamos el promedio de cada una de las

combinaciones de prueba.

Evaluación del Efecto del Factor C

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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165

 A B C Prom.1. - - - 19.102. + - - 19.393. - + - 19.124. + + - 19.41

5. - - + 18.726. + - + 18.967. - + + 18.728. + + + 18.99

Evaluación del Efecto del Factor C

El Factor C tiene un efecto en la respuesta promedio si ladimensión promedio en el nivel C – difiere de la dimensiónpromedio en el nivel C+.

26.194

41.1912.1939.1910.19Prom. en C     

  

85.184

99.1872.1896.1872.18 

     Prom. en C

Tabla de Respuestapara las Medias

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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166

para las Medias

 A B C Prom.

1. - - - 19.102. + - - 19.39

3. - + - 19.124. + + - 19.415. - - + 18.726. + - + 18.967. - + + 18.72

8. + + + 18.99

 A B C

 – 18.92 19.04 19.26

+ 19.19 19.06 18.85

0.27 0.02 -0.41

También es unEfecto significativo

Es el Efecto

más Grande

Gráficas de los Efectos de losFactores (Medias)

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

http://slidepdf.com/reader/full/seis-sigma-bb-mejora2 165/467

167

Factores (Medias)

CB A

19.25

19.15

19.05

18.95

18.85

   D   i  m  e  n  s   i   ó  n

Gráfica de Efectos Principales (medias de losdatos) para Dimensión

La Interacción AB

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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168

La Interacción AB

 A B C AB = ( A x B) = AB

1.   – – – + = (-1 x -1) = +1

2. +   – – – = (+1 x -1) = -1

3.  –

+  – –

= (-1 x +1) = -1

4. + +   – + = (+1 x +1) = +1

5.   – – + + = (-1 x -1) = +1

6. +   – +   – = (+1 x -1) = -1

7.   – + +   – = (-1 x +1) = -1

8. + + + + = (+1 x +1) = +1

El Efecto de la Interacción AB

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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169

El Efecto de la Interacción AB A B C AB Prom.

1. + 19.102. - 19.393. - 19.124. + 19.415. + 18.72

6. - 18.967. - 18.728. + 18.99

05.194

72.1896.1812.1934.19Prom. en AB     

  

05.194

99.1872.1841.1910.19

 

   

 

 

 A B C AB

- 18.92 19.04 19.26 19.05+ 19.19 19.06 18.85 19.05

0.27 0.02 -0.41 0.00

Prom. en AB

Columnas de interacciones

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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170

Columnas de interacciones

Las columnas de interacción AC, BC y ABCSe obtienen multiplicando las columnas A,B,C.

 A B C AB AC BC ABC Muestra 1 Muestra 2 Muestra 3 Prom.1  –   –   –  + + +  –  19.18 19.02 19.09 19.102 +  –   –   –   –  + + 19.15 19.40 19.62 19.393  –  +  –   –  +  –  + 19.41 18.82 19.14 19.12

4 + +  –  +  –   –   –  19.89 18.94 19.40 19.415  –   –  + +  –   –  + 18.73 18.63 18.79 18.726 +  –  +  –  +  –   –  19.17 18.76 18.94 18.967  –  + +  –   –  +  –  18.40 18.73 19.04 18.728 + + + + + + + 18.54 19.46 18.97 18.99

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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Efectos principales e Interacciones

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

http://slidepdf.com/reader/full/seis-sigma-bb-mejora2 170/467

172

Las líneas paralelas significan queno hay interacción.

-11

11-1-1

19.2

19.1

19.0

18.9

B

 A

   M  e   d   i  a

-11

11-1-1

19.4

19.3

19.2

19.1

19.0

18.9

18.8

C

 A

-11

11-1-1

19.25

19.15

19.05

18.95

18.85

C

B

Gráfica de Interacción (medias de los datos)para Dimensión

Gráfica de Interacción (medias de los datos)para Dimensión

Gráfica de Interacción (medias de los datos)

para Dimensión

   M  e   d   i  a

   M  e   d   i  a

Ecuación de Predicción

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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173

Ecuación de Predicción

En la ecuación de predicción se incluyen únicamente los efectos quese consideran importantes (cuyo valor de P es menor o igual a 0.05).

   ...  AB ) 

 AB ( B ) 

B ( ) 

 A ( y y ˆ         A 

y  =

  

2

 A

  

2

B

 y

y  =y  = Respuesta predicha

  

2

 A 

 

2

 A Mitad del efecto para el factor A

  

2

 

2

B

 y Promedio de todos los datos y

Mitad del efecto para el factor B

Factores que Afectan la Variación

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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174

Factores que Afectan la Variación Se identifican los factores que afectan la variación en la

respuesta. Se calcula la desviación estándar de cada uno de los

conjuntos de replicas. Se analiza dicha columna de la misma manera que se

analizó el promedio:- Tabla de Respuesta (las deltas grandes muestran losfactores o interacciones que están afectando la variación).

- Gráficas (El eje vertical representa la desviaciónestándar).

- Los valores P para la prueba de los coeficientes (generarun modelo s-hat usando los términos significativos).

Factores que Afectan la Variación

D i ió

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175

 A B C Muestra 1 Muestra 2 Muestra 3

DesviaciónEstándar

1. - - - 19.18 19.02 19.09 0.0802. + - - 19.15 19.40 19.62 0.2353. - + - 19.41 18.82 19.14 0.2954. + + - 19.89 18.94 19.40 0.475

5. - - + 18.73 18.63 18.79 0.0816. + - + 19.17 18.76 18.94 0.2067. - + + 18.40 18.73 19.04 0.3208. + + + 18.54 19.46 18.97 0.460

Para identificar cuales son los factores queafectan la variación en la dimensión de los

rieles, primero calculamos la desviaciónestándar de cada una de las corridas.

Tabla de Respuesta dela Desviación Estándar

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

http://slidepdf.com/reader/full/seis-sigma-bb-mejora2 174/467

176

la Desviación Estándar

Se generó una tabla de respuesta, con las

desviaciones estándar, que muestre la fuerza quetiene cada factor e interacción sobre la variación dela dimensión

 A B C AB AC BC ABC

 – 0.194 0.150 0.271 0.264 0.278 0.264 0.270

+ 0.344 0.388 0.267 0.274 0.260 0.274 0.268 0.150 0.237 -0.005 0.010 -0.018 0.010 -0.002

Gráficas de los Efectos de losFactores (Variación)

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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177

Factores (Variación)

Las gráficas muestran el efecto de cada factor sobre lavariación.

CB A

0.39

0.33

0.27

0.21

0.15   D  e  s  v   i  a  c   i   ó  n   E

  s   t   á  n   d  a  r

Gráfica de Efectos Principales (medias delos datos) de la Desviación Estándar

Mejoramiento en Dos Pasos

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

http://slidepdf.com/reader/full/seis-sigma-bb-mejora2 176/467

178

j

Paso 1:  Usar el análisis de desviación estándar parareducir la variabilidad.

Paso 2:  Usar el análisis de la media para ajustar elproceso o producto con la meta establecida, sinaumentar la variación.

Si se tiene conflicto con el nivel de algún factor, sedebe dar preferencia al nivel que reduzca lavariabilidad

Efectos de las Variables de Ruido

L i bl t l d d t i t (t l l

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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179

Las variables no controladas durante un experimento (tales como las

condiciones ambientales) pueden producir cambios en la respuesta de lasalida. Si una variable de fondo cambia un factor de la misma forma quenuestro experimento lo cambia, entonces, nuestra conclusión esincorrecta cuando decimos que el factor está produciendo el efecto.

Presión

deInyección1. - 1.42. - 1.63. - 1.04. - 0.95. + 1.16. + 0.77. + 0.68. + 0.5

¿ Por qué

la diferencia?

Prom.= 1.23

Prom.= 0.73

Las Corridas 1 a 4 se ejecutaron

en la mañana cuando latemperatura ambiental en laplanta es templada.

Las Corridas 5 a 8 se ejecutaronen la tarde cuando hace calor.

La diferencia observada en lasalida, ¿se debe al cambio en lapresión de inyección o al cambioen la temperatura ambiental?

Datos

Orden Aleatorio de las CorridasU t t i t d l i bl d id

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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180

Una estrategia para protegerse de las variables de ruido es

aleatorizar el orden de las corridas experimentales.

2.

6.4.7.3.8.5.1.

1.

2.3.4.5.6.7.8.

 A B C

—  —  — 

—  — +—  — +— + +

—  —  +— + +

—  + ++ + +

Orden Estándar Orden Aleatorio

Ejecutar elexperimento en ordenaleatorio promediará,los efectos de las

variables de ruido.

Sin embargo, por logeneral es mejortratar las variables

de ruido como unFACTOR DE RUIDOy así, ¡lograr unafuerza contra elruido!

 A B C

—  — +

— + +— + +—  + +—  — ++ + +—  —  +—  —  — 

Factoriales Completosen 3 Niveles

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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181

en 3 NivelesPara todos los factores en 3 niveles, los diseñosfactoriales completos se vuelven muy grandes, inclusopara 3 factores.

2 factores: 32 = 9 corridas3 factores: 33 = 27 corridas

4 factores: 34 = 81 corridas

etc… La información que se necesita para la construcción deun modelo (la ecuación de predicción) se puedeobtener con menos pruebas mediante otros tipos dediseño, tales como los fraccionales factoriales.

Ejemplo: Diseño FactorialCompleto en 3 niveles

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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182

Presión   Velocidad  No.Capas  Replica 1  Replica 2

-1 -1 -1 60.5 59.5

1 -1 -1 73.0 71.0

-1 1 -1 54.0 54.01 1 -1 68.3 67.7

-1 -1 1 52.7 51.3

1 -1 1 83.1 82.9

-1 1 1 45.6 44.4

1 1 1 80.4 79.6

Ejemplo: Algoritmo de Yatespara diseños 2KRespuesta (1) (2) (3) Efecto

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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Línea continua __________________ indica suma

Línea punteada ------------------------- indica restar al número de abajo el de arriba

6072

promedio

54

68

5283

4580

3135

1214

135

125

132122

254260

2666

- 10- 10

24

02

640

- 20

6

51492

60.2523.0

- 5.0

1.5

1.510.0

0.00.5

(1) (2) (3) EfectoDivisor

84

4

4

44

44

B} } }

} } }}}}} } }

 A

 AB

C

 AC

BC ABC

Contraste

Ecuación de Predicción

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184

Ecuación de Predicción

 Y = Y + A +E A2

EB2 B +

E AB2  AB

^

Región óptima con puntos centrales

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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185

Región óptima con puntos centrales

 Y = Y + A +E A2

EB2 B +

E AB2  AB

^

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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186

Pasos para el DOE

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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187

Pasos para el DOE Seleccionar el proceso Identificar la variable de respuesta de interés

Identificar los factores de entrada y sus niveles Seleccionar el diseño apropiado

Realizar los experimentos bajo las condiciones

predeterminadas Colectar los datos de respuestas  Analizar los datos y obtener conclusiones

Diseño factorial fraccional

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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188

Diseño factorial fraccional

 Ventajas Se pueden obtener conclusiones parecidas que con

experimentación de diseños factoriales completos conmenos experimentos (1/2 o ¼)

Resulta más económico Dado que en muchos casos las interacciones no son

significativas, no importa que su efecto se confundacon los de los factores principales

Desventajas En muchos casos sólo se pueden estimar los efectos

principales de los factores (diferencia de promedios)

Diseños dePlackett - Burman

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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189

Plackett Burman Se utilizan para identificar los factores significativosde entre varios factores como filtro.

El número de experimentos es múltiplo de 4 (4, 8, 16,32, 64, 128) donde cada efecto de interacción está

confundido con exactamente un efecto principal

Hay arreglos no geométricos de 12, 20, 24, 28, etc.Cada interacción está parcialmente confundida con losefectos principales, significa que si las interacciones no

son significativas se pueden utilizar sólo para efectosprincipales, por ejemplo un arreglo de 12 experimentospara 11 factores

Ejemplo: filtraje de factores

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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190

Diseños dePlackett - Burman

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191

ac ett u a

 Ventajas Son muy económicos, por ejemplo con un diseño de 20

corridas se pueden probar hasta 19 factores. 27factores se pueden filtrar con un diseño de 28 corridas

Desventajas Sólo proporcionan una guía de cuales factores son

significativos para posteriormente hacer un diseñofactorial completo o menos fraccional con ellos yestimar los puntos óptimos

Diseño de operacionesevolutivas EVOP

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192

e o ut as O

Enfatiza una estrategia conservadora para mejoracontinua del proceso, sin alterarlo en producción

Diseño de operacionesevolutivas EVOP

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193

Las pruebas se realizan en la fase A, hasta que seestablezca un patrón de respuestas

Después sigue la fase B, centrada en las mejorescondiciones de la fase A

Se repite el procedimiento hasta que se obtenga el

mejor resultado

Diseño de operacionesevolutivas EVOP

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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194

Cuando se está cerca del pico, se deben reducir lospasos o examinar diferentes variables

EL EVOP incluye pequeños incrementos en losparámetros del proceso, para evitar desperdicios

Se pueden requerir muestras grandes para

determinar la dirección de mejora

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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195

Ejemplo

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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196

j pJohnson y Leone describen un experimento realizado para investigar la torcedura de placas de

cobre. Los dos factores estudiados fueron la temperatura y el contenido de cobre de las placas.

 La variable de respuesta fue de una medida de la cantidad de torcedura. Los datos fueron los

 siguientes:

  Contenido de cobre(%) 

Temperatura (°C) 

40  60  80  100 

50  17, 20  16, 21  24, 22  28, 27 

75  12, 9  18, 13  17, 12  27, 31 

100  16, 12  18, 21  25, 23  30, 23 

125  21, 17  23, 21  23, 22  29, 31 

Ejemplo

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

http://slidepdf.com/reader/full/seis-sigma-bb-mejora2 195/467

197

j pa) A un nivel de significancia del 5% identificar si hay los factores o las interacciones son significativas

b) Obtener los residuos y hacer una prueba de normalidad, comentar la adecuación del modelo

c) Determinar los efectos de los factores principales y de las interacciones

d) Obtener las gráficas factoriales e identificar en cuales seleccionar los diferentes niveles

e) Si se quiere minimizar la torcedura, ¿en que niveles conviene operar el proceso?

f) Suponga que no es sencillo controlar la temperatura en el medio ambiente donde van a usarse

las placas de cobre ¿Este hecho modifica la respuesta que se dio en el inciso d?

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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Resultados

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

http://slidepdf.com/reader/full/seis-sigma-bb-mejora2 198/467

200

Resultados

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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201

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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202

Diseños de Experimentos de Taguchi

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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203

Objetivo: obtener la mayor cantidad de información conun mínimo de corridas de experimentación industrial. Conlas variables de respuesta cerca de su valor óptimo conun mínimo de variación.

•  La variación de un proceso se debe a la variación defactores de control y factores de ruido (es muy caro ódifícil de controlarlos).•  Es posible encontrar una combinación de factores de

control que optimice la media de la variable de respuestay que al mismo tiempo minimicen el efecto de losfactores de ruido en la variabilidad logrando procesosrobustos.

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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Crear Diseños Taguchi en Minitab

Los diseños de Taguchi son

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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205

g

de resolución III (los efectosprincipales se confunden coninteracciones dobles)

Los diseños “L” de Taguchise recomiendan cuando se

tienen >4 factores ó sedesea filtrarlos

Diseños Taguchi disponibles en Minitab

La “L” significa número

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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206

La L significa número

de tratamientos arealizar (más réplicas).

Ejemplo: Un diseño L8significa que es un

diseño con 8tratamientos.

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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207

Diseño de mezclas

Generalidades:  Los Factores tienenx1

Diseño factorial

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

http://slidepdf.com/reader/full/seis-sigma-bb-mejora2 206/467

208

la restricción de que su suma es launidad o el 100%. Mezclas decomponentes (Gasolinas, shampoos,salsas, etc.)

Los diseños de mezcla másutilizados son :• Diseño Simplex-Lattice• Diseño Simplex-Centroide• Diseño de vértices extremos

x2

x3

Diseño de mezclaRestricción :

x1 + x2 + x3 = 1= No cumple con la restricción

= Cumple con la restricción

Diseño de mezcla (3 Componentes)

( ) A

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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209

(100%,0%,0%)

B C(0%,100%,0%) (0%,0%,100%)

Región factible a experimentar.Cualquier punto de esta regióncumple con la restricción:

x1 + x2 + x3 = 1

Ejemplo :30% of A,20% of B,

50% of C

 Arreglos Simplex-LatticeX1 = 1

Diseño de mezcla (3 Componentes)

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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210

3 componentes2 niveles

4 componentes2 niveles

X3 = 1X2 = 1

X1 = 1

X4 = 1X2 = 1

X3 = 1

Diseño de mezclas(Arreglos Simplex-Lattice aumentado)

(100% 0% 0%)A

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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211

(100%,0%,0%)

B C

(0%,100%,0%) (0%,0%,100%)

Utilizados cuando se quiere altaresolución en la superficie derespuesta, cuando ya se tiene laregión optima

(100% 0% 0%)A

Diseño de mezclas(Arreglos Simplex-Lattice aumentado)

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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212

(100%,0%,0%)

B C

(0%,100%,0%) (0%,0%,100%)

3 componentes

X1 = 1

Diseño de mezclas(Arreglo Simplex Centroid)

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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213

p

3 niveles

4 componentes3 niveles

X3 = 1X2 = 1

X1 = 1

X4 = 1X2 = 1

X3 = 1

Semejanzas entre la aplicación deDiseños Factoriales y Diseños de Mezcla

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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214

 Aplicación General Diseños Factoriales Diseños de Mezcla

• Caracterizar(< 5 Factores)

• Factorial completo

• Filtraje(> 5 factores)

• Factorial Fraccionado

• Alta resolución • Factorial con puntoscentrales

• Optimizar salida • CCD (Puntos axiales)• CCF (Centrado enCaras)• Box-Behnken

• Simplex-Lattice aumentadocon puntos en los ejes

• Simplex-Lattice noaumentado

• Simplex-Lattice aumentadocon Puntos Centrales

•Simplex-Centroideaumentado con puntos enlos ejes y no aumentado

Diseño de Experimentos con RestriccionesPara Factoriales = Diseño D-Optimal ó vértices Extremosx1 RestricciónRestricción

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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215

x2

x3

Diseños de mezcla (Restricciones yPseudo-región)

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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216

• Se usan cuando hay restricciones por componentesadicionales a la de la mezcla (100%)

•  A veces se pueden transformar los valores de la

región factible a sus equivalentes (Pseudo-región)para su proceso por Simplex y al final regresar los “Pseudo-resultados”  a “valores originales ”  

Diseños de mezcla (Restricciones y Pseudo-región)

A

(100%,0%,0%)

 A’  

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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217

(100%,0%,0%)

 A

B C(0%,100%,0%) (0%,0%,100%)

B’   C’  (0%,100%,0%)

(0%,0%,100%)

Regiónfactible

PseudoRegión

Ejemplo :R1: A>22%R2: B>17%R3: C>23%

R1

R3R2

Diseño de MezclasRestricciones y Pseudo-región (Minitab)

(100%,0%,0%)

 A’   Ejemplo :R1: A>22%R2: B>17%

(60%,17%,23%) A

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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218

B C(22%,55%,23%) (22%,17%,61%)

PseudoRegión

R3: C>23%

B’  (0%,100%,0%) C’   (0%,0%,100%)

   {

Diseños de mezcla (Restricciones yPseudo-región)

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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219

• Cuando existen múltiples restricciones para uno omás componentes, o bien, existen restricciones enla relación de los componentes, se tienen regionesfactibles  “asimétricas”   por lo que su diseño se

hace mediante los diseños de vértices extremos ysu análisis no es Simplex sino D-Optimal.

Diseños de mezcla (Vértices extremos ó D-Optimal)

(100%,0%,0%) A

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220

(100%,0%,0%)

B C(0%,100%,0%) (0%,0%,100%)

Región

factible

Ejemplo : R1: 41%<B<15%R2: 39%<C<16%

R2

R2R1

R1

Diseño de Mezclas Vértices Extremos ó D-Optimal

(Minitab)(100%,0%,0%)

A

Ejemplo : R1: 41%<B<15%R2: 39%<C<16%

R2R1

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221

B C(0%,100%,0%) (0%,0%,100%)

Región

Factible

R2

R1

   {

Diseño de Mezclas con restricciones adicionales Vértices Extremos con restricciones lineales

(100%,0%,0%)A

Ejemplo : R1: 41%<B<15%R2: 39%<C<16%R1

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222

B C

(0%,100%,0%) (0%,0%,100%)

R3: A + 1.5B < 90%R4: A – C > 10R2

R2R1

R1

R3

R4

Diseño de Mezclas con restricciones adicionales Vértices Extremos con restricciones lineales

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223

Ejemplo : R1: 41%<B<15%R2: 39%<C<16%R3: A + 1.5B < 90%R4: A – C > 10

(100%,0%,0%)

A

B C

(0%,100%,0%) (0%,0%,100%)

R2

R2R1

R1

R3

R4

{}

Diseños de mezcla conFactores de Proceso

3 componentes de Mezcla y 1 factor de proceso:

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224

Z1=-1Z1=+1

Z1 

Z2 

3 componentes de Mezcla y 2 factores deproceso :

3 componentes de Mezcla y 3 factores deproceso :

Combinación de diseñosfactoriales con diseños demezclas

Diseño de Mezclas con Factores de ProcesoEjemplo de un refresco

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225

Respuesta : y = Satisfacción del ClienteComponentes : A = Jugo de limón

B = Azúcar

C = Agua

Restricciones : 5% < Contenido de jugo de limón < 20%1% < Contenido de Azúcar < 10%

Factores: Temperatura: Fría (-1), Al tiempo (1)de proceso Material del vaso: Plastico (-1), Vidrio (1)

Diseño de Mezclas con Factores de ProcesoEjemplo de una Limonada

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226

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227

8/11/2019 Seis Sigma Bb Mejora2

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228

Muda y actividades sin valoragregado

Lean = Eliminación de Muda

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229

Sobreproducción Defectos / Rechazos Inventarios

Movimientos excesivos Procesos que no agregan

valor Esperas

Transportes innecesarios

Típicamente el 70% de los tiempos no agregan valor

 Actividades sin valor o Muda

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230

Muda son las actividades que no agregan valor enel lugar de trabajo, su eliminación es esencial:

Sobreproducción: planeada y generada por fallas

de máquinas, rechazos, capacidad de máquinas,etc.

 Reparaciones y rechazos: Se utilizan operadores

de línea y de mantenimiento para corregir losproblemas, Generan desperdicios

 Actividades sin valor o Muda

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231

Inventarios de todos tipos, ya que requieren: Espacio en planta Transporte Montacargas Sistemas de transportadores Mano de obra adicional Intereses en materiales

Son afectados por: Polvo, humedad y temperatura Deterioración y obsolescencia

 Actividades sin valor o muda

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232

Movimientos y ergonomía, analizar cadaestación: El operador no debe caminar demasiado,

cargar pesado, agacharse demasiado, tenermateriales alejados, repetir movimientos, etc.

Layout de planta inadecuado generadistancias recorridas excesivas

Eliminar desperdicios / Muda

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233

No producir en exceso teniendo sobreproducción einventarios innecesarios

Eliminar esperas en colas, periodos inactivos Falta de materiales, paros de máquina, falta de

herramientas, etc.

Operadores ociosos, tiempos largos depreparación, tareas de emergencia, juntaslargas e innecesarias

Eliminar desperdicios / Muda

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234

Evitar Procesos adicionales: Remover rebabas

Retrabajar piezas por defectos

Realizar inspecciones

Hace cambios innecesarios en productos

Mantener copias de información adicionales

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Eliminar desperdicios / Muda

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236

Movimientos y ergonomía, analizar cada estación: laestación debe ser ergonómica para evitar daños yaccidentes, incluir:

Enfatizar la seguridad Empleado adecuado a la tarea

 Adecuar el lugar al empleado

Rediseño de herramientas para reducir esfuerzos ydaños, Rotar tareas cada x horas

Plan para eliminar desperdicios

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237

Identificar operaciones ineficientes

Identificar procesos asociados que requieren mejora,baja producción

Hacer un Mapeo de proceso

Revisar el mapa para identificar magnitud y

frecuencia de los 7 tipos de desperdicio

Plan para eliminar desperdicios

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238

Establecer métricas sobre los desperdicios

Usar principios Lean para reducir o eliminar losdesperdicios

Monitorear los indicadores para continuar eliminandoel desperdicio

Repetir este proceso con otras operacionesineficientes

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239

Empresa Lean

Definición de Lean

Mfra. Lean es término acuñado después del estudio de5 años del MIT en la industria automotríz en 1991

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240

Métodos para tener flexibilidad y minimizar el

uso de recursos (tiempo, materiales, espacio,

etc.) a través de la empresa ampliada (

proveedores, distribuidores y clientes) para

lograr la satisfacción y lealtad del cliente.

Propósito

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241

Conocer la evolución del concepto Lean yestablecer las premisas básicos para laimplantación de los métodos de manufactura Leanen la empresa, enfocados a reducir el Muda

Discutir los diferentes Mudas actuales en lasempresas y algunas medidas para eliminarlo oreducirlo

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Métodos Lean en 3 actividades clave de laempresa

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243

Lanzamiento de nuevos productos: definir elconcepto, diseño y desarrollo del prototipo, revisiónde planes y mecanismo de lanzamiento

Gestión de información: toma de pedidos, compra demateriales, programación interna y envió al cliente

Transformación o Manufactura: realización delproducto desde la transformación de materias primashasta producto terminado

Pensamiento Lean

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244

El esfuerzo Lean es convertir los procesos Batch aprocesos de flujo continuo. Algunos obstáculos son:

Siempre se ha hecho en Batches  Vivimos en un mundo de departamentos y funciones Esta es una planta basada en producción No hacemos cambios de herramentales rápidos Tenemos maquinaria no flexible

En flujo continuo los pasos de producción son deflujo de una pieza sin WIP, en secuencia y operaciónmuy confiable

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245

Herramientas Lean

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246

Las 5S´s

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247

Es una metodología enfocada a lograr orden y la limpieza

en todas las áreas de la empresa (oficinas, fábrica,

almacén, etc.) Creando una disciplina que a la larga seconvierta en cultura y en práctica común.

Beneficios al aplicar las 5S´s

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248

Los “Ocho ceros”  1. Desperdicios2. Accidentes

3. Tiempos Muertos4. Defectos

5. Desperdicio en cambios6. Retrasos

7. Insatisfacciones de Clientes8. Pérdidas ($$$)

0

 Visión General de las 5S´s

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249

DISCIPLINA

ORDEN

LIMPIEZAESTANDA-RIZACION

ORGANIZACIÓN

1. 2.

3.

4

.

5.

Mfra. Lean para ahorro deespacio y tiempo, las 5S’s 

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250

Seiri, Seiton, Seiso, Seiketsu, Shitsuke

Seiri = OrganizaciónDeshacerse de todo lo innecesario del área de trabajo, si hay

duda usar Tarjetas Rojas, ahorrar espacio

Seiton = OrdenTener las cosas en el lugar o distribución correcta, visualmente

bien distribuidas e identificadas, ahorrar tiempo de

búsqueda. Contornos, pintura, colores.

Mfra. Lean para ahorro de espacioy tiempo, las 5S’s 

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251

Seiso = LimpiezaCrear un espacio de trabajo impecable, ahorrar espacio y

elevar la moral y la imagen

Seiketsu = EstandarizaciónEstablecer los procedimientos para mantener las tres S’s

anteriores. Administración visual, usar colores claros,plantas, etc.

Shitsuke = DisciplinaCrear disciplina (repetición de la práctica)

Resistencia al cambio, se escucha:

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252

• ¿Para qué limpiar si se ensucia de nuevo?

• Ya tenemos organización y orden

• Hay mucho trabajo como para perder el tiempo conestas modas japonesas, no aumenta la producción.

Para vencer la resistencia:

• Involucrar al personal y predicar con el ejemplo

S i i

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253

Distinguir entre lo que es

Necesario y lo que no lo es

Seiri  , la primera S:Seleccionar/Organizar

Seiri  , la primera S:Seleccionar/Organizar

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254

1. SELECCIONAR  

2. ORGANIZAR

* Sólo lo que senecesita,* en la cantidad que senecesita, y* sólo cuando senecesita.

* Es dejar sólo lo

estrictamente necesariopara las operacionesnormales de produccióno de oficinas.

á

Seiri  , la primera S:Seleccionar/Organizar

Razón de etiqueta roja:

Localización:Fecha:Nombre:

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255

Deshacerse de todo lo innecesario del área detrabajo, en caso de duda:

• Asignar un área especial para colocación de estos

materiales y equipos• Colocarles una etiqueta roja y llevarlos a esta áreahaciendo una relación

• Periódicamente revisar el uso futuro o actual de loque se almacena en el área de tarjetas rojas y tomardecisiones

Implementando las 5S’s 

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256

La cruzada de la organización

N id d F i d d l G d

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257

Necesidad Frecuencia de uso de las cosas: Guardar en:

Baja  Sin uso en años Uso entre 6-12 meses

 Deshacerse de ellas Guardar a distancia

Media  Uso entre 2-6 meses Uso mayor a 1 vez al mes

 Guardarlas en unlugar central en elárea de trabajo

 Alta  Uso mayor a 1 vez por

semana Cosas usadas diario

 Guardar cerca del

área de trabajo ollevarlas consigo

Guardar las cosas Necesarias

F i d d l G d

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258

Frecuencia de uso de las cosas: Guardar en:

 Uso frecuente Uso constante

 Tenerlas al alcance Localizarlas parafacil alcance y regreso

en donde deben ir Uso esporádico  Regresarlas a donde

pertenecen, pizarracon siluetas, colores,códigos, etc.

 Archivos  Número y color parael archivero y orden

D á d l k bl b k

Identificar lo innecesario  

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259

• Detrás de lockers y muebles, sobre racks

• En los Pisos, pasillos, almacenes, escaleras,pasajes

• Avisos obsoletos en Pizarrones, bardas o cercas

• Equipo y letreros de seguridad

• Evitar excesos y fugas de materiales y líquidos

S it

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260

Un lugar para cada cosa y cada cosa en

su lugar para: Ahorrar espacio, tiempo de

búsqueda y Facilitar la administración visual

Seiton  , la segunda S:Orden

Ej l d O d

Etiquetar o señalizar, apoyospara la Administración visual.

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261

Ejemplos de Orden:* Etiquetar las carpetas (sin docs. innecesarios).

* Etiquetar espacios de almacenaje para que cada cosa este

en su lugar y haya lugar para cada cosa.

* Identificar con siluetas las herramientas y muebles

El estándar para localizar artículos, papeles,refacciones, etc., una vez aplicadas las 5S´ses de menos de 30 segundos.

M ill d d d b i l

¿Cómo ordenar?La distribución de planta

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262

• Marcar pasillos y donde deben ir las cosas

 Antes DespuésPasillo

• E t t d lt j t bl

¿Cómo ordenar?Los materiales en el piso

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263

• Estantes, mesas y carros de altura ajustable Recoger cosas del piso, cansa y es peligroso

 Antes Después

Ordenar

• L h i t

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264

• Las herramientas• Eliminar su necesidad y estandarizar• Almacenar cerca las más usadas

• Los materiales• Cuadros Kanban• FIFO y almacenamiento contingente

• Los aceites

• Los equipos de medición

• Los letreros y avisos

S i l

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265

Mantener el área de trabajo

impecable y libre de toda suciedad

Seiso  , la tercera S:Limpieza

A l l d l l fi i i

Beneficios de la Limpieza

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266

• Aumenta la moral del personal y su eficiencia

• Los defectos se vuelven obvios

• Los riesgos de los accidentes disminuyen• Mejoran las condiciones de las maquinarias

• Se minimiza la probabilidad de revolver producto

• Podemos luchar por tener un ambiente limpio

La Limpieza es inspección

1 M li i l

Las 3 etapas de la la Limpieza

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267

1. Macro: limpieza general

2. Individual: limpieza de áreas de trabajo y partes

específicas del equipo

3. Micro: limpieza de partes pequeñas y

herramientas, corregir las fuentes de fugas yfuentes de suciedad o polvo

1 Determinar las metas de limpieza

5 pasos para Implantar la limpieza

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268

1. Determinar las metas de limpieza

2. Determinar las responsabilidades de la limpieza(mapeo de áreas y definición de responsables)

3. Determinar los métodos de limpieza(programa que muestra al detalle las veces al día enque se limpia, el responsable, y la forma)

4. Preparar las herramientas de limpieza

5. Implantar la limpieza.

1 Dividir por zonas y asignar responsabilidades

Promoción de una Área de trabajo límpia

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269

1. Dividir por zonas y asignar responsabilidadesrotativas por grupos y personas, dar tiempo

2. Limpieza por equipo y área usando lista deverificación (pisos, colectores, conveyors, etc.)• Partes móviles, hidráulicas, neumáticas, eléctricas, etc.

3. Aplicar Kaizen  para limpiar zonas difíciles,métodos de limpieza y herramientas de limpieza

4. Seguir las reglas, identificar problemas tomaracciones

Seiketsu l t S

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270

Mantener las tres primeras S´s:

• Selección/Organización

• Orden y Limpieza

Seiketsu, la cuarta S:Estandarización 

• No se regresa a las viejas condiciones se mantienen

Beneficios de laEstandarización

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• No se regresa a las viejas condiciones se mantienengracias a la Administración Visual

• No hay cosas fuera de su lugar al fin del turno

• Los lugares de almacenamiento están organizados

• Se controlan las fuentes de suciedad y basura

• Se quita el hábito de acumular cosas inncesarias

1 Es altamente recomendable que en la

Recomendaciones

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272

1. Es altamente recomendable que en laelaboración de los estándares participenquienes deben de realizar las actividadesde las primeras 3S´s

2. Esto ayuda a crear un sentido depertenencia y facilita avanzar en este esfuerzo

Shitsuke, la quinta S:Di i li

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273

Hábito de mantener correctamentelos procedimientos adecuados, buscando

la mejora continua

Disciplina 

1 Los procedimientos correctos se han vuelto un hábito

Importancia de la Disciplina:

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274

1. Los procedimientos correctos se han vuelto un hábito

2. Todos el personal han sido entrenado adecuadamente

3. Todos el personal ha hecho suyo el método y lo aplican4. El área de trabajo esta bien ordenada y se manejan losestándares

5. Se busca la mejora continua.

• Estandarizar (sistematizar) el comportamiento si

Formación de hábito

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275

• Estandarizar (sistematizar) el comportamiento siquieres buenos resultados

• Hacer que todos participen y que hagan algo y

después trabajar en la implantación (5S’s 3’, 5’ o 10’) 

• Hacer que cada quien sienta responsabilidad por loque hace

• Asegurar que no falle la comunicación, clarificar lasideas y reconfirmar

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L 5 S’ E l fi i

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277

La oficina es una

Fabrica de papel

Las 5 S’s : En la oficina

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278

• Mantener una oficina ordenada con trabajo en equipo

Pasos para una oficinaMás eficiente

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279

 Mantener una oficina ordenada, con trabajo en equipoy papelería estandarizada

•Hacer un programa de trabajo para cada empleado

• Para el caso de proyectos, hacer visible en un pizarrónen programa para que la gente sepa el estatus

• Establecer un sistema (gavetas, folders, contenedores)para que cualquier persona pueda identificar la fecha devencimiento de las tareas

• Una sola localización para expedientes

La campaña deuno solo es mejor

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280

 Una sola localización para expedientes

• Proceso de documentos en el mismo día

• Juntas de una hora• Memos e E-Mail de una página

• Llamadas telefónicas de un minuto

• Guardar sólo una copia del original

P ió d L 5 S’

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281

La campaña de las 5 S’s 

Promoción de Las 5 S’s

• Es importante que el Director general tome elliderazgo y que todos tomen parte en las 5 S’s

Promoción de las 5 S’s 

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282

 Es importante que el Director general tome elliderazgo y que todos tomen parte en las 5 S s 

• Las actitudes de los gerentes es clave, si no tomancon seriedad, nadie más lo tomará, de ellos depende

el éxito o fracaso de la campaña

• No debe hacerse la labor de mantenimiento de las 5S’s como algo cansado y sucio, por eso debe

efectuarse en etapas• Lo importante es empezar en 5S’s y mantener elesfuerzo

• Planeación y operación

Promoción de las 5 S’s 

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283

 Planeación y operación• Organización promocional• Educación• Juntas promocionales

•  Actividades paralelas• Posters de invitación a participar• Temas del mes

• Despliegue de las actividades de las 5 S’s en áreas de

trabajo específicas• Documentación• Implantación

• Proyectos Kaizen

Promoción de las 5 S’s 

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284

 Proyectos Kaizen• Organizarlos conforme sea apropiado

•  Entrenamiento técnico

•  Tecnología Kaizen•  Entrenamiento inicial•  Seguimiento al entrenamiento

• Lanzamiento de equipos Kaizen y certificación

• Fotografias (antes durante y después)

Registros

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285

 Fotografias (antes, durante y después)• Poner etiquetas fosforescentes con la “P” en áreacon problema requiriendo atención

• Es importante llevar un registro de avances(cantidades de fugas, etc.)

• Museo de las cosas antiguas (máquinas y

herramientas)

• Registrar los resultados de los proyectos Kaizen

• Competencias

Diagnóstico y Evaluación

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286

• Competencias

• Patrullas y evaluación cruzada

• Uso de auditores y listas de verificación

• Pisos

Lista de verificación

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287

 Pisos

• Montacargas y carritos

• Contenedores y cajas en tránsito• Equipos y maquinarias

• Accesorios de aceite

• Equipo de medición

• Lugares de lubricación

Lista de verificación

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288

 Lugares de lubricación

• Medidores

• Tuberías y cableado• Tableros de control

• Mesas de trabajo

•  Avisos y administración de las 5S’s 

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289

Trabajo estandarizado

Es la forma más eficiente de fabricar productos sind di i di d l j bi ió d

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290

Es la forma más eficiente de fabricar productos sindesperdicio por medio de la mejor combinación demétodos de trabajo.

Por estandarización se entiende: Siempre seguir la misma secuencia de trabajo

Los métodos totalmente estandarizados,documentados y visibles

El material está colocado siempre en el mismo lugar

Estándar de trabajo

Su propósito de lograr un flujo perfecto deproceso y están determinados por:

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291

Su propósito de lograr un flujo perfecto deproceso y están determinados por: Takt time Ergonomía Flujo de partes Procedimientos de mantenimiento Rutinas

El estándar de trabajo es la documentación decada acción requerida para completar una tareaespecífica

Estándar de trabajo Elementos de los estándares de trabajo operativos:

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292

Elementos de los estándares de trabajo operativos: Tiempos de ciclo: requerido para hacer una parte,

comparado con el Takt time

Secuencia de trabajo: para producir una parte.Tomar, mover, sostener, etc... incluyen tiempos,layout y tabla de capacidades de máquina

Estándar de inventarios: inventario mínimo encada estación para mantener un flujo continuo

Estándar de trabajo y Meta

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293

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294

“Es bueno hacer las cosas bien la primera vez.

Es aún mejor hacer que sea imposible hacerlas mal

desde la primera vez.”  

Poka Yoke o A Prueba de Error• Hacer que sea imposible el cometer errores

• En Japón: Poka - Yoke de Shigeo Shingo

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295

• En Japón: Poka - Yoke de Shigeo Shingo

Yokeru (evitar) Poka (errores inadvertidos)  

• Una técnica para eliminar los errores humanos y deoperación

•  Técnicas simples y efectivas para eliminar o al menosreducir los defectos y los errores que los producen paraalcanzar calidad cero defectos

• Mecanismo usado para evitar la ocurrencia de defectos oerrores

Oportunidades para error

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296

Causas de los errores

• Procedimientos incorrectos

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297

• Variación excesiva en el proceso y Materias primas

• Dispositivos de medición inexactos

• Procesos no claros o no documentados

• Especificaciones o procedimientos no claras

• Errores humanos mal intencionados

• Cansancio, distracción, etc.

• Falla de memoria o confianza

Diferentes tipos de Errores

ERRORES

AcciónIntencional Acción NoIntencional

Ti d E B i

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298

Violación Equivocación Olvido Distracción

•  A la Rutina• A la excepciones• Actos de sabotaje

En las reglas• No se siguen•  Aplicación equivocadaEn el conocimiento• Diferentes formas

Fallas en la memoria• Omisión de planes• Intenciones olvidadas

Falta de atención• Omisión• En el Orden• En el tiempo

Tipos de Err or Básic os

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299

 Accionescorrectivas

ante erroreshumanos

Técnicas Poka Yoke - A Prueba de Errores

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300

TécnicaCESE OSUSPENSIÓNDE ACTIVIDADES

CONTROL

 ADVERTENCIA

Predicción

Cuando un error estápor ocurrir

Los errores sonimposibles

Cuando algo está apunto de fallar

Detección

Cuando un error o defectoya ha ocurrido

Los artículos defectuososno pueden moverse a lasiguiente operación

Inmediatamente cuandoalgo está fallando

Funciones básicas de un Poka Yoke

Paro (Tipo A): 

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301

( p )Cuando ocurren anormalidades mayores, evitancierre de la máquina, interrumpen la operación.

En algunos casos el operador tiene disponiblesinterruptores que paran el proceso total, si detectaerrores mayores

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Funciones básicas de un Poka Yoke

Paro (Tipo A): 

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303

( p )Cuando ocurren anormalidades mayores, evitancierre de la máquina, interrumpen la operación.

En algunos casos el operador tiene disponiblesinterruptores que paran el proceso total, si detectaerrores mayores

 Advertencia: Prevención y Detección

Prevención:Muchos autos tienen un sistema de alarma para alertar al

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304

pconductor de que no se ha abrochado el cinturón deseguridad.

Detección:

Los detectores de humo alertan cuando se detectahumo y es posible que se haya iniciado un fuego.

Mecanismos de detección usados en Poka Yokes o APrueba de Error

• Métodos de contacto (microswithches)

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305

• Métodos de contacto (microswithches)

• Métodos sin contacto (sensores)

• Métodos de valor fijo de movimientos (contadores)

• Métodos de movimientos predeterminados

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306

Cuando no se pueda realizar A Prueba de Errores

• Use colores y códigos de color

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307

 Vouchers de tarjeta de crédito (el cliente retiene lacopia amarilla, el comerciante la blanca)

• Use formas

Guarde diferentes tipos de partes en diferentes

recipientes de moldes

Cuando no se pueda realizar A Prueba de Errores

• Autodetección 

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308

Revisión de ortografía en la computadora

• Haga que sea más fácil hacer bien las cosas 

Listas de verificación

Formatos efectivos para recopilación de datos

Símbolos

Jerarquía en la Prueba de Error 

Eliminar la posibilidad de

errores

1Diseño 

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Hacer obvio que un errorocurrirá

Hacer obvio que un error haocurrido

2

3

INSPECCION

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4. Identificar los errores o desviaciones de losestándares en la operación donde se producen los

Metodología de desarrollo de Poka Yokes

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311

estándares en la operación donde se producen losdefectos

5. Identificar las condiciones donde se ocurren losdefectos (investigar)

6. Identificar el tipo de dispositivo Poka Yoke requerido

para prevenir el error o defecto7. Desarrollar un dispositivo Poka Yoke

Proceso de A Prueba de Error 

Hacer un AMEF deproceso paraManufactura

Identificar todos loserrores potenciales

Identificarcaracterísticas de

diseño que pueden

eliminar el error

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312

Rediseñar paraeliminar la posibilidad

de error 

Rediseñar para hacerobvio que ocurrirá un

error

Rediseñar para hacerobvio que ha ocurrido

un error

Revisar el diseño paradetectar errorespotenciales enManufactura y

Ensamble

o

o

1

2

3

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313

Manufactura celular y Kanban

Empujar vs jalar Empujar

Se basa en

Jalar Se basa en el uso real del

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314

Se basa enpronósticos

Fabricar el producto

independientementesi la siguienteoperación lo requiere

Se basa e e uso ea decliente

Sólo producir cuando losproductos se consumen

Kanban Kanban = Señal, signo

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315

Punto de reórden – cuando reabastecer alsupermercado

Cantidad de la orden – cantidad a reabastecer alsupermercado

Propósitos del Kan Ban

Mejorar la comunicación entre procesos Producir en base a las condiciones actuales no en

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316

Producir en base a las condiciones actuales no enpronósticos

Prevenir producción en exceso Controlar los inventarios

Establecer prioridades de abastecimiento

Mostrar restricciones (cuellos de botella) que puedanser atendidos por Kaizen

Propósitos del Kan Ban

Hacer visible el flujo de materiales Mostrar localidades de almacenamiento y entrega

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317

Mostrar localidades de almacenamiento y entrega

Mostrar las cantidades estándar y tipo de contenedor

Mostrar método o frecuencia de transporte

Pizarrones de programa muestran estatus deproducción

Mantener involucrada a la gente en procedimientosestandarizados

Prerrequisitos del Kanban

Suavización de la producción Programa maestro  

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318

Nivelar la carga del programa Cambios rápidos  

Equipo capaz Mantenimiento Productivo Total  tiempos muertos y defectos mínimos

Organización adecuada de planta con Las 5S’s   Lay Out y distribución de planta adecuada

Entregas confiables de proveedores y cero defectos Trabajo estandarizado

Sistemas tradicionalesde manufactura de “empujar”

Invisibilidad de problemas, distribución pordepartamentos

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319

Desconexión del trabajo que agrega valor de lademanda

No incentiva el trabajo de equipo, se incentiva elvolumen y utilización al máximo de los recursoshumanos / equipos

 Acumula inventarios innecesarios y se avanzanproductos con faltantes de partes

Depto. BMáquinas

BWIP WIP WIP

WIP

¿Qué avance de procesoTiene el producto M003?

SISTEMA DE EMPUJAR

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320

Depto. A

Máquinas A

Depto. C

Depto. D

Empaque

EInspección

Inventario

ProductosTerminados(200)

Materias

primas WIP

WIP

Retrabajos

Sistema de Manufacturade Jalar Kan Ban

Procesos de producción disparados por la demandadel cliente, distribución en Celdas Mfra.

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321

 Abastecimiento en el lugar de uso disparado por lademanda, directamente de proveedores

Empleados multihabilidades, capacitados y con poderde decisión operativa

Se apoya y reconoce el trabajo de equipo

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323

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324

¿Qué avance de proceso

Tiene el producto M003?SISTEMA DE JALAR

Celda de Mfra.

Para la familia M

Todo lo necesario para elproducto M está integrado aquí

Cliente

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325

Embarque

ProductosTerminados(200 en5 familias)

Celda de Mfra.Para la familia N

CuadrosKanban

Celdas de ManufacturaEn U

Proveedor

EDI

Empujar vs jalar

Empujar Se basa en pronósticos

Jalar Se basa en el uso real del

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326

Fabricar el productoindependientemente si lasiguiente operación lo

requiere

cliente Sólo producir cuando los

productos se consumen

2.- El Kanban es llevado altablero de programación delproceso anterior.

BÚZON

Kanban de producción. Tarjeta sencilla

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327

FABRICACIÓN

LÍNEA DE ENSAMBLE

1.- Cuando se vacía un

contenedor el Kanban deproducción se coloca en el buzón

TABLERO

3.- Los Kanban son recibidos y puestosen el tablero de programación en elorden en que se van recibiendo

4.- Las herramientas se van preparando enel orden de recibo de los Kanban y seproduce en la misma secuencia de recibo.5.- Después de producir la cantidad depiezas especificadas se coloca el Kanban yse lleva a la localización indicada

BUZON3.- En un ciclo establecido, elmovedor de materiales revisa el

Kanban de movimiento:2 Contenedores - autorización de movimiento

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328

B A

LÍNEA DE ENSAMBLE

1.- Las piezas se consumen delcontenedor A hasta que se vacíe.

2.- Cuando elcontenedor A estévacío se toma el

Kanban y se lleva albuzón

 ALMACENSUPERMERCADO

buzón, toma el Kanban y procede asu localización en el almacénespecificado en el Kanban

4.- Se pone el Kanbanen contenedor lleno

5.- El contenedor lleno es entregadoa la localización en la línea

especificada. El contenedor vacío Aes reemplazado porel contenedor lleno.

CONSUMO

INICIO

Sistema de señales visuales que facilitan al personalen la planta identificar las operaciones omovimientos a realizar sin procedimientossofisticados

Tablero de avisos electrónico

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329

Flujo del proceso 

Cuadros Kan Ban Flujo de las tarjetas 

Proceso

 A 

Proceso 

Proceso 

C

Proceso 

D Proveedor  Cliente 

Reglas Básicas del Kanban

1. El proceso siguiente viene a retirar sólo lo quenecesita

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330

2. Producir sólo para reponer lo que retira elsiguiente proceso

3. No enviar productos defectuosos a la siguiente

operación

Reglas Básicas del Kanban

4. Las partes no deben ser producidas otransportadas si no hay tarjeta de Kanban

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331

5. Todo contenedor de partes está Estandarizado,debe tener anexa una tarjeta de movimiento oproducción

6. El número real de partes en el contenedor debecoincidir con la cantidad en la tarjeta Kanban

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335

Plan para reducir tiempo de ciclo

Hacer un mapa de la cadena de valor en procesosadministrativos y de manufactura

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336

Determinar el tiempo requerido por cada paso en

el proceso

Revisar áreas de oportunidad de reducción detiempo y distancia

Identificar las restricciones y hacer planes paraeliminarlas o administrarlas

Plan para reducir tiempo de ciclo

Establecer métricas de duración y frecuencia delos tiempos de ciclo dentro del proceso

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337

Una vez implementada la mejora, monitorearla

Repetir este proceso para otras operacionesineficientes

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338

La cadena de valor

Son todas las actividades que la empresa deberealizar para diseñar, ordenar, producir, y entregarlos productos o servicios a los clientes.

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339

p

La cadena de valor tiene tres partes principales:

El flujo de materiales, desde la recepción deproveedores hasta la entrega a los clientes.

La transformación de materia prima a productoterminado.

El flujo de información que soporta y dirige tantoal flujo de materiales como a la transformación dela materia prima en producto terminado.

La cadena de valor

Beneficios del Mapeo de la cadena de valor   Ayuda a visualizar el flujo de producción; las fuentes

del desperdicio o Muda

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340

del desperdicio o Muda Suministra un lenguaje común sobre los procesos de

manufactura y Vincula los conceptos ytécnicas Lean Forma la base del plan de ejecución, permitiendo

optimizar el diseño del flujo de puerta a puerta Muestra el enlace entre el flujo de información y el

flujo de material Permite enfocarse en el flujo con una visión de un

estado ideal o al menos mejorado

Flujo de información

 Además del flujo de materiales en el proceso deproducción se tiene otro flujo que es el de

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341

producción, se tiene otro flujo que es el de

información que indica a cada proceso lo que debe

producir o hacer en el paso siguiente. Son dos caras

de la misma moneda y se deben trazar ambos.

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342

Mapa incluyendo tiempos de ciclo ytiempo de entrega

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344

Lean para reducción del tiempode preparación y ajuste, SMED

Necesidad de producir Lotes pequeños de unagran variedad de productos

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345

 Analogía con lo que sucede en los Pits

SMED - Single Minute Exchange of Die (ShigeoShingo)

Objetivo del SMED: Reducir el tiempo depreparación y ajuste, desde la última pieza deproducto anterior hasta 1a. Pieza del nuevo

Hay tipos de preparaciones internas y externas

P ió i t (IED)

Lean para reducción del tiempode preparación y ajuste SMED

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Preparación interna (IED)Operaciones realizadas con máquina parada

Preparación Externa (OED)Operaciones realizadas con la máquina

operando

Propósito: Convertir operaciones Internas aexternas (filmar, analizar, cambiar)

Cambios rápidos

Do - Identificar áreas de oportunidad de mejora. Máquina con tiempos de preparación o ajuste

l f t f t d id t

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347

largos, fuente frecuente de errores, accidentes ocrítico para la producción

Plan – Documentar el proceso de preparación Lista de todas las actividades y pasos requeridos

para la preparación o ajuste, registrando su

duración y Muda

Plan –Identificar todas las operaciones internas yexternas

Cambios rápidos

Do – convertir tantas operaciones internas enexternas como sea posibleP l t i t t d i ió d t Et

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348

Precalentamiento, estandarización de partes. Etc.  Administración visual, Poka Yokes  Actividades concurrentes Métodos de una vuelta

Do – Reducir los tiempos de los procesos externos Inventarios de partes a la mano

Plan - Crear un nuevo mapa del proceso Do – Probar los cambios y Actuar – si es necesario

Programa de trabajo

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350

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351

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352

Lean y los inventarios

Los inventarios “cubren” a los problemas 

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353

Problemas

Nivel de inventarios

Ineficiencias, desperdicios, retrabajos, t. muertos

Lean y la Gestión de Restricciones

Se bajan los inventarios para forzar el sistema Se identifican las restricciones Se rompen las restricciones enfocando los recursos

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Se rompen las restricciones enfocando los recursos Se repite el proceso en forma paulatina

Problemas

Nivel de inventarios

Lean y velocidad de flujos

Un menor inventario en proceso (WIP) aumenta lavelocidad de proceso

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355

El volumen por unidad de tiempo a través de un

proceso aumenta conforme se reduce el WIP

 Analogía de las Rocas en la analogía de lacorriente (ver esquema)

Inventario vs Velocidad

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356

Volumen 10,000 lts. 100 lt/min.

Volumen 500 lts. 100 lt/min.

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358

Distribución de planta celular

Distribuciones de planta departamentales:Procesos escondidos

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359

Distribuciones de planta en base al flujo: Procesosvisibles

Cambiar departamentos a Celdas de manufactura

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361

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 Visualizando los procesos

Diagrama de flujo del procesoRutas de manufactura

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363

Identificación de las operaciones que agregan

valor

Identificación de las actividades entre operacionesque no agregan valor

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364

Preguntas del estado futuro

1. ¿cuál es el Takt time?2. ¿Se fabrica para inventario o supermercado?3 ¿Se puede usar flujo continuo?

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365

3. ¿Se puede usar flujo continuo?

4. ¿dónde se puede usar el sistema de jalar desupermercado?

5. ¿En que punto de la cadena de valor se dispara laproducción?

6. ¿Cómo se puede nivelar la producción?7. ¿Qué mejoras al proceso serán necesarias?

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366

Supermercados

Los supermecados son controlados en Inventarios Pensar en un estante de supermercado:

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367

Cuando no está lleno, debe llenarse

Cuando está lleno, se para la producción

Nivelación del volumen

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368

Nivelación de mezcla pobre ¿Qué decirle al cliente “D” si quiere partes el lunes?  ¿Qué sucede si el cliente “A” llama la tarde del lunes y cancela su

pedido?

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369

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371

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372

10 Preguntas para el estadofuturo

1. ¿Cuáles son las necesidades de clientes internos yexternos?

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373

2. ¿Cuáles pasos del proceso agregan valor y cuales no?

3. ¿Cuál es la frecuencia y método de verificación dedesempeño?

4. ¿Cómo se puede mantener un flujo continuo?

5. ¿Cómo controlar el trabajo en las interrupciones?

10 Preguntas para el estadofuturo

6. ¿Cómo se balancean las cargas de trabajo?

7. ¿Cómo se puede dar prioridad al trabajo?

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374

7. ¿Cómo se puede dar prioridad al trabajo?

8. ¿Cuál es el impacto de las actividades, volumen detrabajo y mejoras?

9. ¿Qué otros procesos de soporte se requieren?

10. ¿Qué mejoras al proceso son necesarias?

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375

Mejoras medibles del ejemplo

Tiempo de espera de 40 a 7 días

Tiempo de ciclo de 105 seg. A 91 seg.

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376

Inventarios de 10,700 piezas a 1,855 pzas.

Eventos Kaizen Tiempo de preparación en Estampado Confiabilidad del rebabeado

Calidad de la soldadura por punto

Mejoras medibles del ejemplo

Otros beneficios Operadores en celdas con capacitación cruzada Mayor flexibilidad

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377

Mayor flexibilidad Menos defectos y tiempo de espera = Clientes

satisfechos

Bucles de la cadena de valor Un elefante se come en pedazos

Número de bucles

Hacerlo manejable Ni muy pocos, ni muchos

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378

Buscar rupturas lógicas Regla: 3 – 7 bucles

Recordar – los puntos para hacerlo más fácil paraimplementación

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379

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380

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381

1. Observar el proceso actual y el tiempo quetoman las operaciones

2 A li l t l

El procedimiento Kaizen (1-5 D)

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382

2. Analizar el proceso actual

3. Generar ideas para eliminar desperdicios eimplementar una nueva secuencia de trabajo.

- Herramientas de análisis de problemas.

- Revisar el plan y la nueva secuencia de trabajo

4. Implementar un plan revisado5. El supervisor / operador verifican la secuencia del

trabajo:

El procedimiento Kaizen

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383

trabajo:

- Correr una producción completa y validar

6. Documentar la nueva operación estándar

7. Repetir el Ciclo

Ejemplo de proyecto Kaizen

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384

Pasos del Kaizen Definición del problema, alcance y metas Formar y capacitar al equipo Kaizen Colectar datos: timepos, takt time, trabajo estandarizado Tormenta de ideas: colectar ideas en todos los turnos

Identificar prioridades Probar las ideas  Verificar resultados

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385

Modificar el Lay Out

Revisar y actualizar los estándares de trabajo Revisar planes de acción y revisar prioridades Reportar a la administración Implementar

Reconocer al equipo Seguimiento: Plan de acción, aceptación del cambio, lay out Hacer que el Kaizen sea una forma de vida Medir el desempeño del Kaizen

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386

Teoría de restricciones

Eliyahu Goldratt (1986) escribe “La Meta” 

 describiendoun proceso de mejora continua

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387

La Gestión de restricciones se enfoca a remover los

cuellos de botella del proceso que limita el throughput(máxima utilidad)

Las restricciones pueden hallarse con un mapa del

proceso, diagrama PDPC y Diagrama de árbol

Teoría de restricciones

Hay dos tipos de restricciones

Restricciones físicas referidas al mercado, el sistema

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388

de manufactura (máquinas, personal, instalaciones) y

la disponibilidad de insumos

Restricciones de políticas que se encuentran atrás delas físicas como políticas, procedimientos, sistemas

de evaluación y conceptos 

Teoría de restricciones

Las métricas básicas son: Throughput: es la tasa a la cual el sistema genera

dinero a través de las ventas. Dinero que ingresa. 

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389

Inventarios: es todo el dinero invertido en el sistemaen cosas compradas para vender. Dinero utilizado. 

Costos de operación: es el dinero que el sistema usapara transformar el inventario en throughput. Dinero

que sale. 

Teoría de restricciones

TOC es una metodología de gestión, desarrollada porel Dr. Eliyahu Goldratt con el propósito de maximizarlas utilidades, hoy y en el futuro, al:

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390

Maximizar las ventas (throughput), para asegurar laparticipación en el mercado Reducir los inventarios (costo de los materiales en

planta) Minimizar los gastos de operación (gastos erogados

para transformar inventario en throughput). Incluyetodos los costos para la producción.

Teoría de restricciones

Los cuellos de botella (restricciones) que determinanla salida de la producción son llamados Drums(tambores), ya que ellos determinan la capacidad deproducción (llevando el ritmo)

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391

producción (llevando el ritmo). 

Se usa el método Drum-Buffer-Rope (Tambor -Inventario de Protección - Soga) como aplicación dela Teoría de las Restricciones a las empresasindustriales.

Drum – Buffer - Rope

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392

Teoría de restricciones

Otras definiciones:

Los Recursos Cuello de botella tienen una capacidadmenor o igual que la demanda asignada a estos

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menor o igual que la demanda asignada a estos.

El balance de flujo de prestación del servicio debe serhecho contra la demanda del cliente.

Teoría de restricciones

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394

Eliminación de restricciones físicas:Método de los cinco pasos

Proceso de “Focalización” para eliminar restricciones:

1. IDENTIFICAR LA RESTRICCIÓN: una restricción esuna variable que condiciona un curso de acción delsistema que limitan el logro de objetivos darles

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395

sistema que limitan el logro de objetivos, darlesprioridad por su impacto, .

2. EXPLOTAR LAS RESTRICCIONES: implica buscar laforma de obtener la mayor producción posible de larestricción, asignarle recursos sobrantes de otras

áreas.

Eliminación de restricciones físicas:Método de los cinco pasos

3. SUBORDINAR TODO A LA RESTRICCIÓN: todo el

proceso debe funcionar al ritmo que marca larestricción (tambor)

4 ELEVAR LAS RESTRICCIÓN: implica agregar recursos

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396

4. ELEVAR LAS RESTRICCIÓN: implica agregar recursospara aumentar la capacidad de la restricción. Porejemplo, tercerizar.

5. SI EN LAS ETAPAS PREVIAS SE ELIMINA UNARESTRICCIÓN, BUSCAR NUEVAS RESTRICCIONES

 AL PASO a): para trabajar en forma permanente con lasnuevas restricciones que se manifiesten.

Modelo Drum – Buffer - Rope

El Drum (tambor)se refiere a los cuellos de botella

(recursos con capacidad restringida - CCR ) quemarcan el paso de toda la empresa

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397

El Buffer  es un amortiguador de impactos basado enel tiempo, que protege al throughput (ingreso dedinero a través de las ventas) de las interrupcionesdel día a día (atribuidas al Sr. Murphi) y asegura queel Drum (tambor) nunca se quede sin insumos

Modelo Drum – Buffer - Rope

"Rope-lenght"   (longitud de la soga)  es el tiempo depreparación y ejecución necesario para todas lasoperaciones anteriores al Drum más el tiempo del

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398

operaciones anteriores al Drum, más el tiempo delBuffer. 

Eliminación de restricciones políticas

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399

Teoría de restricciones

Evaporando nubes: Frecuentemente existen soluciones simples para problemas

complejos, reexaminar los fundamentos del problema

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400

 Árboles de prerrequisitos:  Algo debe ocurrir antes de que algo adicional ocurra. La T.R.

Permite la transición entre la forma anterior de hacer lascosas y la nueva forma

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401

 Apoyo de las tecnologías de

Información y comunicaciones

En la gestión de Información

Propósito

Familiarizar al participante con las nuevas tecnologíaselectrónicas y de comunicaciones enfocadas a reducirlos tiempos de respuesta y costos en la gestión de lainformación de la empresa

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402

información de la empresa

Realizar prácticas con estas nuevas tecnologías

Contenido

Gestión de Información / ERP

Comunicaciones por EDI

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403

Negocios electrónicos por Internet

Sistemas MRP II

DEFINICIÓN DEL MRP II 

Sistema de planeamiento y control de la produccióntotalmente integrado de todos los recursos demanufactura de la compañía (producción marketing

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404

manufactura de la compañía (producción, marketing,finanzas e ingeniería) basado en un soporteinformático que responde a la pregunta: ¿QUÉ PASASÍ ... ?

Beneficios aplicando el MRP II

 Reducción substancial en el tiempo de obtención de laproducción final.

Incremento de la productividad con menores costos

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405

 Incremento de la productividad con menores costos.

 Mayor rapidez en la entrega y mejor respuesta a lademanda del mercado.

  Posibilidad de modificar rápidamente el programa

maestro de producción ante cambios no previstos en lademanda.

¿Qué es un ERP?

Se refiere a un paquete informático que cubre de

forma parcial o total las áreas funcionales de laempresa y permite coordinar las actividades.

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406

La gama de funciones que cubren los ERP son: 

• Contabilidad• Finanzas• Administración de órdenes de venta• Logística• Producción• Recursos humanos 

SISTEMAS DE GESTION EMPRESARIALDEL MRP AL ERP 

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407

¿Por qué invertir en un sistema ERP?

• Reducción de dudas concernientes a la veracidad dela información .

Mejoramiento de la comunicación entre áreas de

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408

 Mejoramiento de la comunicación entre áreas deproducción.

 Reducción de duplicación de la información.

 Provee una eficiente integración de los procesos

comerciales.

Integración de los sistemas degestión empresarial 

 Gestión de la cadena de suministros (Supply ChainManagement) que es intercambio de información y contenidospor todos los agentes implicados en un canal logístico, desde lasmaterias primas hasta los productos terminados.

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 Los sistemas EDI (Electronic Data Interchange) haproporcionado distintas posibilidades para conectar los sistemasde gestión entre empresas

 Utilizan lo que se conoce como soluciones B2B (Bussiness toBussiness) y B2C (Bussiness to Consumer, b to c).

Comunicaciones del ERP

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410Soluciones para la comunicación de un sistema ERP con distintosagentes del entorno de una empresa

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411

Comunicaciones por Intercambio

Electrónico de Datos EDI - UNIFACT

EDI Transferencia de datos estructurada por

estándares de mensajes acordados, entre doscomputadoras por medios electrónicos UNIFACT

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412

Uso en transacciones regulares en formatoestándar: Orden, envío, liberación, factura, pago

Ejemplos: JIT Automotríz, Supermercados, Salud UK, etc.

EDI - Beneficios Reducción de tiempo de ciclo de

orden

Reducción de costos

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413

Eliminación de errores

Respuestas rápida

Facturación exacta y pago por EDI

EDI – VANs Privacidad

Protección por ID y Password Seguridad

Mensajes de control enciptado firmas digitales

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414

Mensajes de control, enciptado, firmas digitales,

mensaje no se pierda

Confiabilidad Disponibilidad del hardware y software

 Almacenamiento de mensajes y registro de auditoría  Validación de mensajes contra estándares

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415

Esquemas de negocio B2C y B2B

Requerimientos de los clientes Rapidez en servicio y entregas

Comodidad de compra

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Trato individual

Precio adecuado y alta calidad

Preguntarán ¿Qué has hecho por mí últimamente?

Beneficios a las organizaciones Expande los negocios al ámbito nacional e

internacional

Reduce los costos de crear, procesar, distribuir,l i f ió b d l

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almacenar y recuperar información basada en papel

Capacidad para crear negocios altamenteespecializados (www.dogtoys.com www.cattoys.com)

Permite la operación de cadenas de valor en modo “Pull” iniciando con la orden del cliente en JIT 

Beneficios a los consumidores Les permite comprar las 24 horas durante 365 días

desde cualquier parte

Permite tener muchas alternativas de proveedores yd t i f ió i t tá d

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418

productos, con información instantánea, comparando

precios y condiciones

Para productos digitalizados la entrega es rápida

Permite a los consumidores que interactúen con otrosconsumidores

Beneficios para el consumidor Sección de preguntas y respuestas más comunes

en Web

Despliegue de la información de pedidos y

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419

Despliegue de la información de pedidos yrequisitos

El cliente puede dar seguimiento en línea

Permite interactuar con entidades del gobierno(SAT, IMSS, etc.)

Limitaciones de los NegociosElectrónicos - Técnicas Falta de seguridad, confiabilidad y algunos

estándares Insuficiente ancho de banda de telecomunicaciones

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420

Herramientas de desarrollo de software todavía en

evolución

Dificultades para integrar el software de comercioelectrónico con los sistemas operativos normales en

la empresa

Los proveedores requieren servidores Web y redes

Limitaciones de los NegociosElectrónicos – No técnicas  Altos costos internos de desarrollo y falta de

experiencia Seguridad y privacidad en ambientes B2B

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421

Falta de confianza y resistencia del consumidor, noconoce a los vendedores ni sus instalaciones físicas

 Vacíos legales y falta de regulaciones; falta de

servicios de soporte; falta de masa crítica deconsumidores en algunas áreas; puede resultar enruptura de las relaciones humanas; falta de acceso alInternet

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La Web y los negocioselectrónicos Desarrollo de nuevos mercados y canales de

distribución para productos existentes Periódicos y revistas on line Distribución de software

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423

Muestras de música y juegos

Desarrollo de productos basados en la información

Búsqueda de personas, negocios, objetos(switchboard)

Modelo de negocios B2C

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424

Página Web: Front End Productos

Contenido con ergonomía

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425

Facilidades al proveedor

Facilidades al cliente

Facilidades de registro y publicidad

Sistemas de apoyo: Back End Bases de datos SQL, DB2, etc. relacionales

Sistemas de transacciones Aspectos legales y conectividad

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426

 Aspectos legales y conectividad

ERP (SAP, Oracle,People Soft)

EDI (AIAG, UCS)

Sistemas propios (API)

Business To Business

Implica que vendedores y compradores soncorporaciones de negocios. Permiten que un negocio establezca relaciones

electrónicas con sus distribuidores, revendedores,d t i

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427

proveedores y otros socios.

Sectores donde se utiliza B2B: Computadoras, electrónicos, utilidades y

aplicaciones (software), embarques, almacenes,vehículos, petroquímica, papelería y productos paraoficina, alimentos y agricultura son algunos de lossectores en donde más se utiliza el B2B.

B2B, información ofrecida Productos:   Especificaciones, precios e histórico de

ventas

Clientes:  Histórico y pronóstico de ventas

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428

Proveedores:  Productos en línea, tiempos de entrega,términos y condiciones de venta

Producción:  Capacidades, compromisos, planeación

Transportación:   Líneas de transporte, tiempos deentrega, costos

B2B, información ofrecida

Inventario:  Niveles de inventario, localización

 Alianza en la cadena de suministros:  Contactos clave,roles de los socios, responsabilidades, horarios,medidas de desempeño

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429

ed das de dese pe o

Competidores:   Benchmarking, ofertas de productoscompetitivos, mercado compartido

Ventas y Mercadotecnia:   Puntos de venta,promociones

B2B, ventajas

Reducción de Costos operativos y administrativos dela empresa.

 Administración en línea de la información de Clientes,

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430

Contactos, Ventas, Ingresos, Pagos, Proveedores,etc.

Difusión Universal en horarios continuos

Poco personal con alto rendimiento Estructura Organizacional Plana

B2B, desventajas

Trato impersonal Las Generaciones más recientes son las más

involucradas, por lo cual, es elitista generacional.

E t á id l id d d t

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431

Es tan rápido en su velocidad de respuesta, que

elimina en corto plazo a las empresas que en suestructura organizacional son lentas y burocráticas,por lo cual les es difícil competir.

Inversión constante en la actualización de su páginaelectrónica, tiempo de vida visual electrónico muycorto.

B2B, conclusiones Los Negocios electrónicos son indispensables entre

las empresas.

Su efectividad ha cambiado la forma de hacernegocios.

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432

g

 Velocidad de Respuesta (Justo a tiempo)

Las Estructuras Organizacionales se han aplanado

Provee soluciones para los negocios Ética en los negocios

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433

Esquemas de negocio B2C y B2B

Técnicas de creatividad

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434

Tormenta de ideas Permite obtener ideas de los participantes

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435

SCAMPER Sustituir, Combinar, Adaptar, Modificar o ampliar,

Poner en otros usos, Eliminar, Revertir o re arreglar

Involucrar al cliente en el desarrollo del producto

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436

¿qué procedimiento podemos sustituir por el actual? ¿cómo podemos combinar la entrada del cliente? ¿Qué podemos adaptar o copiar de alguien más? ¿Cómo podemos modificar nuestro proceso actual? ¿Qué podemos ampliar en nuestro proceso actual? ¿Cómo puede apoyarnos el cliente en otras áreas? ¿Qué podemos eliminar en la forma de inv. Del cliente? ¿qué arreglos podemos hacer al método actual?

Lista de atributos

Lista de atributos: Dividir el problema en partes Lista de atributos para mejorar una linterna

Componente  Atributo  Ideas 

Cuerpo  Plástico  Metal 

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437

p

Interruptor   Encendido/Apagado  Encendido/Apagado/luminosidad media 

Batería  Corriente  Recargable 

Bombillo  de Vidrio  Plástico 

Peso  Pesado  Liviano 

 Análisis morfológico

Conexiones morfológicas forzadas

Ejemplo: Mejora de un bolígrafo 

Cilindrico  Material  Tapa Fuente de

Tinta

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438

Tinta 

De múltiplescaras 

Metal  Tapa pegada  Sin repuesto 

Cuadrado  Vidrio   Sin Tapa  Permanente 

En forma de

cuentas  Madera  Retráctil Repuesto de

 papel 

En forma deescultura 

Papel Tapadesechable 

Repuestohecho de tinta 

Los Seis Sombreros de pensamiento

Dejemos los argumentos y propuestas y miremoslos datos y las cifras.

Exponer una intuición sin tener que justificarla

 Juicio, lógica y cautela

Mirar adelante hacia los resultados de una acción

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439

propuesta

Interesante, estímulos y cambios

 Visión global y del control del proceso

Dividir y analizar Dividir un problema en partes pequeñas y analizarlas por

separado: (Vendedor de pescado no ofrecía el sabor de pezfresco)

El Pez:

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 Vive bajo el agua; tiene agallas; se mueve constantemente;de sangre fria; cambia su color fuera del agua

Solución: Se colocó un pequeño tiburón en la pecera para que el pez

conservara sus atributos vitales de frescura

Pensamiento forzadocon palabras aleatorias

Crear nuevos patrones de pensamiento y forzar a verrelaciones donde no las hay.

Desarrollar ideas efectivas de lanzamiento deproductos: Impermeables

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441

productos: Impermeables 

Protegen de los elementos productos simples  Son a prueba de agua productos laminados  Son de hule flexibles flexibilidad de distribución  Tienen bolsas productos de bolsillo 

Tienen capote publicidad amplia territorial 

Listas de verificaciónHaga Preguntas en base a las 5W – 1H.

Por qué es esto necesario? Dónde debería hacerse?

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442

Cuándo debería hacerse? Quién lo haría?

Qué debería hacerse? Cómo debería hacerse?

Mapas mentales Se inicia en el centro de una página con la idea

principal, y trabaja hacia afuera en todas direcciones,produciendo una estructura creciente y organizadacompuesta de palabras e imágenes claves 

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443

Organización; Palabras Clave; Asociación; Agrupamiento 

Memoria Visual: Escriba las palabras clave, use colores,símbolos, iconos, efectos 3D, flechas, grupos de palabras

resaltados.  Enfoque: Todo Mapa Mental necesita un único centro.

TRIZ Hay tres grupos de métodos para resolver problemas

técnicos:

 Varios trucos (con referencia a una técnica)

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Métodos basados en utilizar los fenómenos y efectosfísicos (cambiando el estado de las propiedades físicasde las substancias)

Métodos complejos (combinación de trucos y física)

TRIZ – 40 herramientas Segmentación Extracción Calidad local  Asimetría Combinación/Consolidación

 Acción parcial o excesiva Transición a una nueva dim.  Vibración mecánica  Acción periódica Continuidad de acción útil

Ap es a se

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Universalidad  Anidamiento Contrapeso Contramedida previa  Acción previa Compensación anticipada

 Apresurarse Convertir lo dañino a benéfico Construcción Neumática o

hidráulica Membranas flexibles de capas

delgadas Materiales porosos

TRIZ – 40 herramientas Equipotencialidad Hacerlo al revés Retroalimentación Mediador  Autoservicio

Cambio de color Homogeneidad Rechazar o recuperar partes Transformación de

propiedades

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Copiado Disposición Esferoidicidad Dinamicidad

Fase de transición Expansión térmica Oxidación acelerada  Ambiente inerte Materiales compuestos

Generar y evaluar las soluciones Generar soluciones para eliminar la causa raíz o

mejora del diseño

Probar en pequeño la efectividad de las soluciones

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447

Evaluar la factibilidad, ventajas y desventajas decada una de las diferentes soluciones, con undiagrama de árbol Por cada causa raíz – generar varias soluciones – ver

sus ventajas, desventajas, factibilidad, impacto y costo

Generar y evaluar las soluciones Realizar una definición analítica y selección

cuantitativa de las alternativas de solución, ademásde analizar y evaluar cada una de ellas.

Hacer un plan de implementación de las soluciones

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448

Hacer un plan de implementación de las soluciones(Gantt o 5W – 1H)

Implantación de soluciones PUNTO CRITICO ACTIVIDADES

* Realizar las medidas como se habian acordado * Antes de aplicar las medidas correctivas

* Verificar si no hay efectos secundarios * Probar las ideas de mejora, investigar efectos

* Dar capacitacion y entrenamiento. secundarios que puedan afectar al producto o áreas*

Los equipos implantan las acciones correctivas y después poner en práctica las soluciones.

* Obtener la aprobación de las áreas relacionadas, turno o puesto, Jefe inmediato etc. Es decir,

Comunicar a todos los involucrados de la mejora a realizar. 

EJEMPLO 1

LISTADO DE LAS MEDIDAS CORRECTIVAS

NO CUANDO¿A QUE? - ¿COMO?

DONDE RESUL JUICIO

QUIEN

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TADOTOPE PROC. DE

LIMPIEZA

1

2

JULIO 97

JULIO 97

BARRA DE APLICACION

PARA LOS

MOLDES

 AUNQUE SE DAEFECTO

NO ES PERSISTENTE

EXISTE POCO

DEFECTO

J. PÉREZ

L.TORRES

Calendario de las actividades

¿qué? ¿por qué? ¿cómo? ¿cuándo?

¿dónde?

¿quién?

1Tacogeneradorde motorembobinador

1.1 Por variación devoltaje durante elciclo de cambio

1.1.1 Tomar dimensiones de ensamble entrecoples.1.1.2 Verificar estado actual yespecificaciones de escobillas.1.1.3 tomar valores de voltaje de salida

durante el ciclo de cambio.

 Abril ’04  1804Embob.

J. R.

2 Sensorcircular y develocidad delinea.

2.1 Por que nosgenera una varión enla señal de referenciahacia el control develocidad del motorembobinador

2.1.1 Tomar dimensiones de la distanciaentre poleas y sensores.2.1.2 Tomar valores de voltaje de salida delos sensores.2.1.3 Verificar estado de rodamientos depoleas.

 Abril ’04  1804Embob.

U. P.

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3 Ejes

principales detransmisión.

3.1 Por vibración

excesiva durante elciclo de cambio

3.1.1 Tomar lecturas de vibración en

alojamientos de rodamientos3.1.2 Comparar valores de vibraciones conlecturas anteriores.3.1.3 Analizar valor lecturas de vibracióntomadas.

 Abril’04  1804

Embob.

F. F.

4 Poleas detransmisión de

ejesembobinadores.

4.1 Puede generarvibración excesiva

durante el ciclo decambio.

4.1.1 Verificar alineación, entre poleas deejes principales y polea de transmisión del

motor.4.1.2 Tomar dimensiones de poleas(dientesde transmisión).4.1.3 Tomar dimensiones de bandas (dientesde transmisión)4.1.4 Verificar valor de tensión de bandas.

 Abril’04  1804Embob.

J. R.U. P.

Implantación de soluciones

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45115 GUO CSTORY.PPT

Prueba e implantación de soluciones

Probar las soluciones investigando los efectossecundarios que puedan afectar a otras áreas ydespués ponerlas en practica.

Planear la implantación de las alternativas

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Planear la implantación de las alternativasseleccionadas.

Ejecutar las acciones del plan de acciones,comprobando su efectividad con: diagramas, fotos,cartas de control, Paretos, histogramas, etc.

1. Actions

2. Responsibilities

3. Schedule

4. Cost/Benefit Analysis

5. Measures

6 Ri k A t

Describes the specific actions & tasks to be takenfor each root cause

Describes who is responsible for each action

Indicates when the actions & tasks will be

completedPredicts direct & indirect costs & benefitsassociated with each action

Indicates whether the actions (solutions) aresuccessful Assesses what could go wrong if the actions are

Implementation Plan Components 

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453

6. Risk Assessment

7. Contingency Plan

8. Change Strategy

9. Communication Plan

10. Education Plan

 Assesses what could go wrong if the actions are

implementedIncludes a back-up plan for each action based on arisk assessment

Identifies potential organizational barriers toactions and strategies for addressing them

Details who must be informed as well as how they will beinformed and involved, before the actions are taken

Identifies who needs to be trained for theimplementation to be successful as well as thesource, scheduling, method and content of thattraining

 Verificación de solucionesPUNTO CRITICO ACTIVIDADES

* Verificar hasta obtener efectos estables ampliando * Hacer análisis comparativo antes y después

los datos históricos en gráficas de la etapa de * En caso de aplicar varias medidas

correctivas

"razón de selección del tema" , Verificar los efectos intangibles sin omisiones

* Comparar el efecto en gráfica entre antes y después

de DMAIC respecto al objetivo. confirmar el efecto sobre cada concepto de

(relación humana, capacidad, trabajo en equipo, contramedidas.

entusiasmo, área de trabajo alegre).

* Determinar los beneficios monetarios, indirectos e intangibles.Investigar si existen áreas y operaciones

similares tanto dentro como fuera de la planta, para aplicar las mismas contramedidas. Dar reconocimiento.

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454

2.12

1.91.8

1.71.6

1.51.4

1.31.2

1.1

1

2.19 2.14  2.22

2.33

1.76

1.32

0.9 0.87   0.940.79

0.99 0.94

0

0.5

1

1.5

2

2.5

May-97 Jun-97 Jul-97 Ago-97 Sep-97 Oct-97 Nov-97 Dic-97 Ene-98 Feb-98 Mzo-98 Abr-98

%D < 1 % 

Ejemplo 1. %

D

E

F

E

CT

U

S

O

Comprobar efec_

tividad de lasSoluciones conPruebas de Hipótesis

 Verificación de resultados  Verificar hasta obtener efectos estables ampliando

los datos históricos como confirmación inicial.

Comparar el efecto antes y después del proyecto SeisSigma respecto al objetivo.

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455

 Verificar los efectos intangibles sin omisiones(relaciónhumana, capacidad, trabajo en equipo, entusiasmo,área de trabajo alegre).

Convertirlo en monto de ahorro en lo posible

 Verificación de resultados

50

60

70

80

90

Este

O t50

60

70

80

90

Este

M E J O R AC O S T O

$ 5 0 0 0

C O S T O

$ 1 , 0 0 0

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456

0

10

20

30

40

1e r t ri m. 2 d o t ri m. 3e r t ri m. 4 t o t ri m.

Oeste

Norte

0

10

20

30

40

1 er t r im. 2 do t ri m. 3 er t r im. 4 to t ri m.

Oeste

Norte

A N TE S D E S P U E S

$ 5 , 0 0 0

Diagrama deIshikawa

Diagrama derelaciones

Diagramade Árbol

Análisis del Modo y Efecto deF ll (AMEF)

QFD

DiagramaCausa Efecto

CTQs = YsOperatividad

DefiniciónY=X1 + X2+. .Xn

X'sCausas

potenciales

Medición Y,X1, X2, Xn

FASE DE ANÁLISIS

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Falla (AMEF)

X's vitales

Diagrama

de Flujodelproceso

Pruebasde

hipótesis

Causas raízvalidadas

¿CausaRaíz?

SiNo

Llenar las últimasColumnas del FMEAy comprobar Hipótesis

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Enlace de proyectos con metasorganizacionalesEvaluar si la organización está lista para el cambio:

Evaluar el escenario futuro del negocio ¿hay estrategias claras?,¿se pueden alcanzar las metas

financieras y organizacionales?, ¿respondemos a nuevas

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459

y g , p

circunstancias?

Evaluar el desempeño actual del negocio ¿Cómo son nuestros resultados actuales?, ¿qué tan

efectivamente cumplimos con clientes?,¿qué tan efectiva esla operación?

Enlace de proyectos con metasorganizacionales

Revisar la capacidad de cambio y mejora de sistemas ¿Qué tan efectivos somos para manejar cambios?, ¿qué tan

bien manejamos los procesos multifuncionales?, ¿se tieneconflictos con Seis Sigma?

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460

Las empresas Seis Sigma tienen equipos de mejora ya enoperación y sólo asignan Black Belts conforme seanecesario

Estudio de estrategias de 500

empresas en relación a Calidad,Utilidades y Productividad (E&Y 92)DESEMPEÑO QUE HACER QUE NO HACER

POBRE(usar 7H´spara frutacolgante)

Concentrarse en lo básicoUsar equipos de sol. De prob.Usar administración por costosEmprender innovación con clientes

EmpowermentBenchmarking

MEDIO Fijar metas y dar seguimiento -

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(usar 7H´spara mejorar)

Simplificar los procesosUsar equipos de mejoramultidisciplinariosInvolucrar a la gerencia media

 ALTO

(ambienteadecuado p.Seis Sigma)

Benchmarks con otras organizaciones

Facultar a empleados(empowerment)Comunicar planes estratégicosMejorar continuamente

-

No implantar Seis Sigma si La empresa ya tiene implementado un programa de

mejora de procesos efectivo

Los cambios actuales ya tienen abrumado al personaly los recursos

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462

y los recursos

Los beneficios potenciales son insuficientes parafinanciar las inversiones necesarias para soportar aSeis Sigma

 Análisis FODA - SWOT (fuerzas,amenazas, debilidades y oportunidades)

Fuerzas:  Algo en lo que la empresa es buena para hacer Patentes, experiencia, habilidades, recursos clave,

tecnología, posición en el mercado, reputación

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Debilidades:  Algo que le falta a la empresa o es una condición en la

queda en desventaja Poco flujo de caja, tecnología obsoleta, altos costos

indirectos, sin personal calificado, imagen de mala

calidad

Fuerzas internas Debilidades internas

Competencias distintivas

Finanzas sólidasLiderazgo en el mercadoTecnología propietaria Ventajas en costo

Muchas metas

Falta de enfoque en laestrategiaInstalaciones obsoletasTecnología obsoleta

Fuerzas y debilidades

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Habilidades de marketingMfra. de clase mundialHabilidades técnicas delpersonalImagen reconocidaHabilidades en Web

Gerencia sin experienciaProblemas de Mfra.Poca habilidad en Mktg.Sin capital para crecerPoco flujo de efectivoI y D inadecuadoNo se implementa losplanes

 Análisis FODA - SWOT (fuerzas,amenazas, debilidades y oportunidades)

 Análisis del entorno: Economía: condiciones económicas y tendencias del

mercado

Socio-Político: gobierno local, regional, nacional,

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global, grupos de interés o aspectos legales

Social: sistema de valores, patrones sociales ydemográficos, disponibilidad de personal calificado

 Análisis FODA - SWOT (fuerzas,amenazas, debilidades y oportunidades)

 Análisis del entorno:

Tecnología: actual y anticipada

Competencia: desempeño de la competencia y

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466

p p p y

tendencias

Todos los niveles deben participar en las juntas deestrategia, incluyendo los nuevos empleados

 Análisis FADO - SWOT (fuerzas,amenazas, debilidades y oportunidades)

 Análisis de oportunidades y amenazas:

Estrategia alineada con las oportunidades adecuadas alas capacidades de la empresa

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467

Estrategia de defensa contra amenazas externas

Estrategia de adaptación a cambios en el entorno

Impacto de Internet

Oportunidades externas Amenazas externas

Expansión a nuevos

mercados Ampliar líneas deproductosIncursionar en nuevosproductos

Competencia global

Productos sustitutosdisponiblesLento crecimiento delmercado

Oportunidades y amenazas

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468

productosPoca rivalidad industrialMínimas regulacionesNuevas tecnologíasCiclo de crecimiento

positivoB2B en InternerE-Commerce

Requerimientos legales yregulatoriosCiclo recesivoClientes o proveedoresfuertes

Nuevos competidoresB2B en InternetE-Commerce

 Análisis PEST  Análisis político

 Análisis económico

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469

 Análisis social

 Análisis tecnológico

emp o: