Seis Sigma Champions
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Curso de capacitación P. Reyes / mayo 2008
Transcript of Seis Sigma Champions
Curso de capacitación
P. Reyes / mayo 2008
Contenido
I. Despliegue de Seis Sigma en la organización
II. Seis Sigma – Fase de definiciónIII. Seis Sigma – Fase de medición
IV. Seis Sigma – Fase de AnálisisV. Seis Sigma – Fase de mejora
VI. Seis Sigma – Fase de controlVII. Diseño para Seis Sigma
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Metodología Seis SigmaMetodología LeanMetodología Lean SigmaDiseño para Seis SigmaLiderazgo y roles en Seis SigmaGestión de ProcesosBenchmarkingGestión de equipos de trabajo
I. Despliegue de Seis Sigma
4
Metodología Seis Sigma
Seis Sigma es un proceso altamente disciplinado enfocado
a desarrollar y entregar productos y servicios casi
perfectos de forma consistente – 3.4 ppm
Es una estrategia de gestión que usa herramientas
estadísticas y métodos de proyectos para lograr mejoras
en calidad y rentabilidad significativas
5
En 1981 Bob Gavin director de Motorola, estableció el objetivo de mejorar 10 veces el desempeño en 5 años.
En 1985 Bill Smith en Motorola concluyó que si un
producto se reparaba producción, fallaba con el cliente.
Si un producto se ensamblaba libre de errores, no fallaba en el campo. Motorola desarrolla Seis Sigma en 1987
Antecedentes de Seis Sigma
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Antecedentes de Seis Sigma En 1988 Motorola ganó el premio Malcolm Baldrige, y las
empresas se interesaron en analizarla.
El Dr. Mikel Harry desarrolla la estrategia de cambio hacia Seis Sigma, sale de Motorola e inicia el “Six Sigma Research Institute” con la participación de IBM, TI, ASEA y Kodak.
La metodología se expandió a Allied Signal, ASEA, GE, Sony, Texas Instruments, Bombardier, Lockheed Martin, ABB, Polaroid y otras. GE es quien más la impulsó.
Razones por las que funciona Seis Sigma
Involucramiento de la dirección Resultados en la rentabilidad Un método disciplinado utilizado (DMAIC)
Conclusión de proyectos en 3 a 6 meses Medición clara del éxito Infraestructura de personal entrenado (black belts, green
belts) Enfoque al proceso y al cliente Métodos estadísticos utilizados adecuadamente
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Resultados esperados de Seis Sigma
Reducciones de costos Mejoras en el nivel de servicio al cliente
Reducción de fallas y errores Mejoras en la productividad
Mejora en la satisfacción del cliente Reducciones de tiempos de ciclo (mantenimiento y
puesta a punto) Cambios culturales
8
9
¿Qué es Sigma? () Sigma es un concepto estadístico que representa la variación
que tiene un proceso respecto a los requisitos del cliente
0 – 2 sigmas, no cumple requisitos
2 – 4.5 sigmas, cumple marginalmente
4.5 – 6 sigmas, cumplimiento de requisitos. Un proceso 6 tiene rendimiento del 99.9997%
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LAS MEDICIONES VARÍAN DE UNA A OTRA:
Pero ellas forman un patrón, tal que si es estable, se denomina distr. Normal
LAS DISTRIBUCIONES PUEDEN DIFERIR EN:
Número Número Número
Número Número Número Número
Número Número Número
UBICACIÓN DISPERSIÓN FORMA
. . . O TODA COMBINACIÓN DE ÉSTAS
Distribución gráfica de la variación – Curva normal
P1
_Xxi
sZ
LIEEspecificación inferior
LSEEspecificación superior
p = porcentaje de mediciones fuera de Especificaciones
La desviación estándarsigma representa la distancia de la media alpunto de inflexión de la curva normal
Interpretación de Sigma y Zs
P2
+4+5+6+1+2+3-2 -1-4 -3-6 -5 0
Definición estadística de Seis Sigma Con 4.5 sigmas
se tienen 3.4 ppm
Media del procesoCorto plazo Largo Plazo
LSE - LímiteSuperior deespecificación
LIE - Límiteinferior deespecificación
4.5 sigmas
El proceso se puede recorrer 1.5 sigma en el largo plazo
La capacidadDel procesoEs la distanciaEn Sigmas deLa media al LSE
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¿Por qué es importante lograr niveles de calidad Seis Sigma
Un 99.9% de rendimiento
equivale a un nivel de calidad de
4.6 sigmas, representa 10
minutos sin energía eléctrica en
una semana.
Con 6 sigma se tiene un nivel de
99.99966% o 3.4 ppm, 2
segundos /semana sin luzP3
Proceso DMAIC
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1. Definir
2. Medir
3. Analizar
4. Mejorar
5. Controlar
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Las fases de Seis Sigma (DMAIC) Definir: seleccionar la “Y” del proyecto a ser mejorada y
enfocar el problema a resolver “y”.
Medir: Recolección de datos de la variable de respuesta “y” y factores de influencia “Xs” para establecer línea base
Analizar: Generar causas potenciales e identificar las causas raíz del problema (variables independientes X`s)
Mejorar: Generar alternativas de solución por causa raíz, seleccionar las mejores, implementarlas y verificar su efectividad
Control: Acciones para mantener la mejora
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45P. Reyes
1.- SELECCIÓN DEL TEMA
2.- RAZON DE LA SELECCIÓN
3.- ESTABLECER OBJETIVOS
4.- PROGRAMA DE ACTIVIDADES
5.- DIAG. DE SITUACION ACTUAL
6.- ANALISIS DEL PROBLEMA
7.- ANÁLISIS DE SOLUCIONES
8.- IMPLANTAR SOLUCIONES
9.- VERIFICACION DE SOLUCIONES
10.- PREVENCION DE LA REINCIDENCIA
11.- REFLEXION Y TAREAS FUTURAS
PLANEARP
HACERD
CHECARC
ACTUARA
BUSQUEDA DECAUSA REAL
La ruta de la calidad
La Ruta de la calidad y Seis Sigma FASE DE DEFINICIÓN
1. Equipo de trabajo, 2. Selección del problema o área a mejorar FASE DE MEDICIÓN
3. Diagnóstico de la situación actual, 4. Establecer la meta. FASE DE ANÁLISIS
5. Análisis de las causas del problema (potenciales y reales) FASE DE MEJORA
6. Generación, evaluación y selección de alternativas de solución. 7. Implementación de soluciones, 8. Verificación de resultados.
FASE DE CONTROL 9. Prevenir reincidencia, 10. Reconocimiento al equipo de trabajo Paso 11. Lecciones aprendidas y cierre del proyecto
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18
Metodología Lean
Conjunto de métodos enfocados a minimizar el Muda
(desperdicios en tiempo, combustibles, energía,
espacio, talento, etc.) para tener flexibilidad y
maximizar el aprovechamiento de los recursos en la
empresa, para lograr la satisfacción y lealtad del
cliente.
Su propósito es reducir el tiempo de ciclo y aumentar la
productividad en la empresa.
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Lean = Eliminación de Muda Muda
Sobreproducción, Fallas / errores Inventarios, Movimientos excesivos Procesos que no agregan valor Esperas / proceso de firmas Transportes innecesarios
Métodos Lean Mapa de cadena de valor, Kaizen, 5Ss,
SMED Poka Yokes, TPM, Admón. Visual,
reducción de tiempo de ciclo, etc.
Típicamente el 70% de las actividades no agregan valor
Integración de Lean y Seis Sigma
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Tópico Seis Sigma Lean
Mejora Reducir variación Reducir muda
Justificación Seis sigma (3.4 ppm)
Rapidez (velocidad)
Ahorros principales Costos de calidad Costos de operación
Curva de aprendizaje
Larga Corta
Selección de proyectos
Varios enfoques Mapeo de la cadena de valor (VSM)
Duración de proyectos
2 – 6 meses 1 semana a 3 meses
Impulsor Datos Demanda
Complejidad Alta Moderada
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Lean Sigma
Problemas resueltos con Lean Muda o desperdicio elevado Mejora de flujos de actividades Agilizar los procesos Evitar errores humanos Enfoque a mejora de la productividad
Problemas resueltos con Seis Sigma Minimizar variación en los procesos Reducir las fallas y errores hasta 3.4 ppm Solución científica de problemas Enfoque a problemas y mejoras de calidad
Liderazgo
Los programas Seis Sigma no suceden accidentalmente, deben contar con el compromiso y soporte de la administración en aspectos de recursos y herramientas
Organización para Seis Sigma
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Green Belts
Green Belts
Capacitación en Seis Sigma
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Pirámide de Capacitaciónen Seis Sigma
Directores - Entrenamiento de promotores
Candidatos a Master Black Belts - Capacitación MBB
Gerencias - Capacitación ejecutiva
Candidatos a Black Belts - Capacitación BB(a tiempo completo o parcial)
Supervisores - Capacitación panorámica
Candidatos a Green Belt - Capacitación GB
Todos los empleados - Capacitación deintroducción a Seis Sigma
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Papeles/roles en Seis Sigma
Comité directivo de Seis Sigma / Consejo de calidad Fijan metas, identifican proyectos, seleccionan equipos
Champions Aprueban proyectos, facilitan los recursos y apoyan
Dueños de proceso Apoyan los proyectos o los dirigen
Master Black Belts Coordinan a los Black Belts
Black Belts Asesores y consultores
Green Belts Líderes de proyecto / equipos de trabajo con miembros
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Reconocimiento y refuerzo
Se deben lograr reconocimientos tangibles e intangibles por las mejoras alcanzadas a todos los miembros participantes
El lograr ahorros y publicarlos ayuda a mejorar la moral de los miembros de los equipos de proyectos
A. ProcesosB. BenchmarkingC. Métricas de desempeño
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Gestión de procesos
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Salida
PRODUCTOEntradas
(Incluyendo recursos)
PROCESO
Conjunto de actividades
interrelacionadas o que interactúan
Eficiencia
Resultados contra recursos empleados
ISO 9004:2000
Eficacia
Capacidad para alcanzar resultados deseados
ISO 9001:2000
Procedimiento
Especificación de la forma en que se realiza alguna actividad
Actividades de medición y seguimiento
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Ventas yMktg.
IngenieríaAdmón.
FinanzasOperacio-
nesRecursosHumanos
TecnologíasInformación
Ejecutivos
Staff
Gerentes
Ingenieros
Superviso-res
Operadores
Proceso de negocio (---) vs Función organizacional (O)
Entrada Salida
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Benchmarking
Compara el desempeño de una empresa la competencia, o el mejor en su clase, identifica áreas de oportunidad de mejora a nivel negocio u operativo. Sigue los pasos siguientes:
Determinar las prácticas actuales Identificar las mejores prácticas Analizar las mejores prácticas Modelar las mejores prácticas Repetir el ciclo
Algunas empresas superan a su Benchmark
Comparación del régimen térmico de la Unidad 1 vs promedio de CTVM y dos referentes mundiales
31
Figura 3.1.4.1 Análisis del régimen térmico CTVM 2007
2646
2376
25422466
2388
22002250230023502400245025002550260026502700
Promedio Unidad 1
Promedio 3 años CTVM
Promedio CFE
FPL USA P Deming
Nerc USA
Análisis del consumo específico de gas natural ó régimen térmico Kcal/KWh
Promedio Unidad 1
Promedio 3 años CTVM
Promedio CFE
FPL USA P Deming
Nerc USA
P4
32
Métricas de desempeño(deben ser vitales, útiles y consistentes)
Nivel de operaciones: Nivel de procesos: Nivel de producción: Balanced score card
Perspectiva financiera Perspectiva de clientes Perspectiva de procesos internos Perspectiva de crecimiento y desarrollo
Pro
ceso
s In
tern
os
Apre
ndiz
aje
y
Cre
cim
ien
toC
lien
tes Ser la mejor opción
para los clientes
Ser líder enServicios de generaciónde energía
Incrementar valor en los procesos
de las plantasC1C2 C3
Contar con RRHHadecuados
en puestos clave
Capital Humano Capital Organizacional
Fortalecer el clima organizacional
Asegurar la coordinación de trabajos entre
deptos.A1
A3 A4
Optimizar la aplicación e
innovación detecnologías de
informacióny comunicaciones
Capital Tecnológico
A2A1
Asegurar cumplimiento del marco regulatorio
A5
Mejora de los procesos y calidad
P4
Impulsar la gestión del conocimiento y tecnología
P3
Promover, impulsar y verificar la aplicación
de normas
Mejorar la oportunidad y efectividad de los
servicios
P1
P2
Ejemplo de Mapa estratégico de BSC
Visión de largo plazo
Conocimientodel negocio SeguridadAlto nivel de
especialización Sustentabilidad ConfiabilidadOportunidad Calidad Efectividad
Fin
anci
era
F1 F2 F3
Rentabilidad de los servicios
Optimizar costos y gastos
de operación
P5
Desarrollo sustentable
Eficientar los procesos
administrativos
Mejora de la productividad
P6
P7
P8
Mantenimiento y optimización del uso de activos
Maximizar la rentabilidad sobre activos
Impulsar la seguridad
P9
34
Gestión de equipos de trabajo
35
Debe haber un líder o dueño del proceso
Un secretario
Tomador de tiempo Facilitador
Miembros involucrados con el proceso, según Belbin:Existe el: Formador, implementador, coordinador, compañero,
investigador, innovador, especialista
Formación de un equipo de trabajo
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Formación
Integración
Normas
Desempeño u operación
Etapas de desarrollo del equipo
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Evaluación del desempeño de equipos
Las presentaciones dan la oportunidad de: Mostrar habilidades Mostrar logros Resumir proyectos Obtener aprobaciones necesarias de la dirección Mantener líneas de comunicación con la dirección Demostrar comprensión de las necesidades reales del
cliente Factores a considerar
Factores de relación Factores de proceso Factores de metas Factores de ambientales Factores de rol
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Reconocimiento amiembros del equipo
Al finalizar el proyecto Seis Sigma es conveniente dar un reconocimiento a los participantes:
Materiales Tangibles
Intangibles Satisfacción, amistad, aprendizaje, agradecimiento, prestigio
Ver ejemplos de aplicación en CFE
II. Seis Sigma Fase de Definición
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Fase de Definición - Propósitos Selección inicial del proyecto Identificar a los clientes del proceso o producto afectados
Definir las CTQs (características críticas para la calidad) desde la perspectiva del cliente
Definir el alcance del proyecto en un nivel específico manejable (Project, Team Charter o Contrato del proyecto)
Desarrollar una Declaración Refinada del Problema Documentar las actividades en programa del Proyecto
Los clientes En términos simples, un cliente es el receptor de un
producto o servicio
Se puede escuchar su voz en forma reactiva Quejas, garantías, demandas, etc.
O en forma proactiva Encuestas, grupos de enfoque, entrevistas, estudios de mercado,
etc.)
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.
Definición de los CTQs Las características del producto/servicio que son
importantes desde el punto de vista del cliente
Requerimientos clave ACC/CENACE ó Factor Crítico
clientes y usuarios finales Indicador
Valor generado cadena de valor usuarios finales
1. Precio competitivo (Consumo gas natural ó control del régimen térmico)
$/MWh Kcal / Kwh (De acuerdo
a la Unidad)
Precio competitivo a los usuarios finales de CFE
2. Calidad de la regulación: Control de frecuencia y control de voltaje
Frecuencia: 60 Hz ± 0.2 Voltaje: 230,000 Volts ±
1000
No variaciones en el suministro de energía
eléctrica
3. Cantidad de energía entregada
100% Cumplimiento programa
Cero interrupciones en el suministro de EE
4. Confiabilidad
Conf = (100% - % Falla propia) = 97.69%
Cero interrupciones en el suministro de EE y
participación en la regulación de frecuencia y voltaje en el Sistema Eléctrico Nacional
(SEN)
5. Disponibilidad
Disp= (100% - (%Falla + % Matto - % ajenos)) = 88.50%
Cero interrupciones en el suministro de EE y
participación en la regulación de frecuencia y voltaje en el Sistema Eléctrico Nacional
(SEN) Figura 3.1.9.1 Tabla de Factores Críticos del Cliente
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Métricas clave para la satisfacción del cliente
Árbol de Críticos para la calidad (CTQs) = Y`s:
Avanzar con más niveles conforme se requieran (2,3)
Validar los requerimientos con el cliente. Revisar el árbol de CTQs con el cliente.
Frecuencia Hertz
Economía Precio
Voltaje Volts
Interrupciones Duración / No.
Calidad de la energía
Requerimientos críticos (CTX) CTQ – Críticos para la calidad
Cumplir con requerimientos del mercado y técnicos Proporcionar productos y servicios excelentes
CTC – críticos para el costo Consumo de combustible, costos de operación
CTP – Críticos para el proceso Reducir los tiempos de ciclo y tiempos muertos por mantto. Maximizar el régimen térmico
CTD – críticos para la entrega Confiabilidad, disponibilidad, Cantidad de energía eléctrica entregada
CTS – críticos para la seguridad 44
Requerimientos críticos (CTX)
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Precio Competitivo
Régimen Térmico
Calidad de regulación de Control de frecuencia Control de voltaje
Confiabilidad Disponibilidad Cantidad de energía
eléctrica entregada
Figura 3.1.9.2 Diagrama de Árbol CT´s Cliente
CTC CTD
CT’s
CTQ
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Costos de calidad
Los costos de calidad son un vehículo para identificar oportunidades de reducción de costos por medio de mejoras al sistema
Las categorías de los costos de calidad son: Costos de prevención – capacitación, documentación Costos de evaluación – pruebas e inspecciones Costos de falla interna – fallas y errores en la empresa Costos de falla externa - fallas y errores con el cliente
Bases de comparación Ingresos, costos de transformación, etc.
Diagrama de Pareto para selección y alcance de proyectos Define la oportunidad del proyecto Provee el impacto medible de las acciones correctivas
Diagrama de Pareto
P5
83.75%
7.67%2.33% 2.14% 2.12% 1.70% 0.30%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
2007
Análisis integral del costo de generación de EE (% del costo total)
Costo gas consumido
Salarios,prestaciones seguridad social
Costo agua consumida
Materiales y refacciones
Servicios terceros
Otros gastos generales
Costo sustancias quimicas
Definición del Proyecto Atacar al problema en general no funciona ya que es fácil equivocarse
tratando de hacer todo a la vez
En la práctica, es mas efectivo enfocarse en un componente específico del problema. Una definición del problema enfocado describe específicamente que ocurre, cuando o en que circunstancias ocurre, y/o quien esta involucrado
48
49
Identificar CTQs del proceso o X’s para satisfacer CTQs del proyecto Y (Drill Down)
Interrupciones de energía Fallas en los equipos de generación Falta de suministro de gas
Fallas en el sistema de agua desmineral. Xs: Mantenimiento preventivo Mantenimiento predictivo
El alcance del proyecto debe estar limitado a los factores que representan la principal diferencia:
Mantenimiento preventivo
Y = ƒ(X1, X2, X3, X4)
Y = ƒ(X1, X2)
Y = ƒ(X1)
Matriz de selección de problemas
50
Selección del problema y meta
51
Matriz de selección de problemas
52
53
Justificación económica de proyectos Seis Sigma
54
Beneficios financieros de los proyectos – análisis costo beneficio
Análisis para obtener la aprobación del proyecto: Identificar los beneficios del proyecto: monto, tiempo,
duración Identificar los factores de costo del proyecto (personal,
recursos) así como los gastos del periodo
Calcular la ganancia neta por periodo Calcular los índices financieros (TIR, VPN, etc.)
Determinar si el proyecto se implementará (antes de iniciarlo) o si fue benéfico (después de completarlo)
Si no da beneficios, pero de todas formas se debe implementar, justificarlo (ambiente, seguridad)
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EjemploSuponga que un equipo cuesta $15,000 dólares, su vida esperada es de 5
años, con beneficios anuales de $4,000, con un valor de rescate de
$4,000. Si la tasa mínima de retorno atractiva es del 15%, determinar el
Valor presente de los beneficios y el Valor presente neto y concluir.Inversión -15,000
BeneficiosAño 1 5,000Año 2 5,000Año 3 5,000Año 4 5,000Año 5 9,000 (4000 ingreso y 4000 rescate)VP $18,749.48
VPN $33,749.48
TIR 24%P6
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Ejemplo
Para la CTVM, al disminuir el régimen térmico ó consumo de gas natural a
niveles óptimos, se reduce el costo de generación, en pesos por unidad
de energía eléctrica generada ($/KWh) fortaleciendo su competitividad.
78.78% 83.61% 83.75%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
2005 2006 2007
Costo gas consumido / Costo total (%) CTVM
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Análisis de riesgo en proyectos
Evaluar áreas potenciales de riesgo de negocio como: Cambios en la tecnología
Competencia
Falta de materiales
Reglamentaciones y problemas de seguridad e higiene
Reglamentaciones y problemas ambientales
Riesgos asegurables (propiedad, pérdidas, responsabilidad legal)
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Project Charter – Contrato del proyecto
Caso de negocio
Descripción general del problema
Alcance
Meta medible
Sigmas
Impacto financiero Beneficios estimados Costos estimados
Recursos Nombre, Rol Otros participantes
Planes del proyecto Fechas arranque y final por cada fase DMAIC Eventos parciales a revisar
P7
59
Contrato del proyecto El contrato del proyecto (Project Charter) debe
incluir: Caso de negocio (impacto financiero) Enunciado del problema Alcance del proyecto (límites) Establecimiento de metas Rol de los miembros del equipo Metas intermedias y productos finales Recursos requeridos
Incremento de satisfacción del cliente mediante la mejora del proceso de mantto. a las subestaciones eléctricas.
Alcance: Se aplicará al proceso de mantenimiento de los equipos primarios en el Departamento de Subestaciones de la Subárea de
Meta: Reducir en un 50 % el incumplimiento de los horarios programados de libranza, de los equipos primarios.
Fecha de inicio: Febrero, 2008 Fecha de término: Junio , 2008.
Justificación: El incumplimiento con los horarios programados de libranza, además de impactar en el aspecto económico; en primera instancia tiene un impacto muy fuerte en el grado de satisfacción de nuestro cliente interno. Este proyecto incrementará en 5% el nivel de satisfacción, a través de la optimización y la reducción en los tiempos de ejecución de las actividades de mantenimiento con la consecuente disminución de costos.
Obstáculos: Posibles afectaciones por condiciones meteorológicas, falta de suficiencia presupuestal para modernización de equipos, materiales y situaciones sindicales con el personal no previstas.
Supuestos: Libranzas continuas para poder tomar información.
Colaboradores y Relaciones Clave de Reporte:Green Belt: Técnicos AuxiliaresCliente: SubáreaChampion: Jefe de la SubáreaGrupos Impactados: Zona de Distribución , Deptos. Técnicos y Dpto. de Administración.Equipo: Depto. De SubestacionesAsesor Black Belt: Jefe de Dpto. de Subestaciones
PROJECT CHARTER
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Diagrama SIPOC – Alto nivel Identifica el flujo de las actividades y fuentes de variación en
el proceso. Incluye proveedores, entradas, procesos, resultados y clientes
Provee-dores
Clientes
Banco de información
EntradasProcesos y sistemas Salidas
Mapa de proceso SIPOC (Proveedores, Entradas, Salidas, Clientes)
Retroalimentación Retroalimentación
P9
62
Diagrama SIPOC – Generación termoeléctrica
P9
Proveedores Entradas Proceso Salidas Clientes
PEMEX Comisión
Nacional del Agua
Gas Agua
Generación Termoeléctrica
Entrega de energía eléctrica
CENACE Cliente final
Figura 3.1.10.1.1 Mapa de proceso de primer nivel
Insumos Gas y Agua
Planta de tratamiento
de agua
Generador de Vapor Turbogenerador Subestación Transmisión CENACE Usuario
Final
QFD es un proceso que relaciona los requisitos de los clientes con los procesos o las características del producto
QFD/Casa de la Calidad Representa la voz del Cliente Alinea CTQ’s con CTP’S y comunica las necesidades del cliente
Para crear la Casa de Calidad se deben seguir 7 pasos:1. Identificar a los clientes y sus demandas (¿Qué?), rango de
Importancia2. Identificar las características clave o procesos (¿Cómo?)3. Identificar las relaciones de celdas entre Qué’s y Cómo’s4. Calcular los totales de renglones (¿Qué?) 5. Calcular los totales de columnas (¿cómo?) 6. Identificar a que aspectos enfocarse (¿Qué?) y (¿Cómo
QFD / Casa de la Calidad
Casa de la Calidad / CTQs y CTPs
CTQ= característica crítica para la calidad, cualquier característica del
producto es importante para los clientes.
CTP= variable crítica para el proceso, cualquier variable de proceso
que afecta significativamente la capacidad de cumplir el CTQ.
65
Programa de trabajo
66
Programa de trabajo
67
III. Seis Sigma Fase de Medición
68
Fase de medición Propósitos:
Det. req. de información para el proyecto (Y = f(X1,X2,..) Definir las Métricas de los indicadores del Proceso Identificar el objetivo de desempeño Desarrollar un Plan de Colección de Datos Realizar un Análisis del Sistema de Medición (MSA) Llevar a cabo la recolección de datos Det. la capacidad del proceso, línea base y refinar la meta
Salidas Diagnóstico de la situación actual del problema
Mapas de proceso y diagramas de flujo
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Mapas de ProcesoEn la Fase de Medición, el mapa del estado actual debe de
ser creado para: Mostrar detalladamente los pasos del proceso específico o
series de procesos
Determinar las fuentes entrantes de variación y las características de salida para cada paso
¿Cuales son las entradas? ¿Cuanto pueden variar? ¿Cuáles son las salidas? ¿ Cuanto pueden variar?
Identifica cuales son los datos que necesitan ser recopilados
70
Diagrama de flujo del Proceso:
00
0
0
Temperatura °C
Presión Kg/cm2
Flujo Ton/hr
Sílice PPM
Conductividad MicroMHOSo
Agua de proceso
Agua de atemperación VSC
Agua de atemperación VRF
Vapor de proceso
Vapor de extracciones
537
128.7
537
32.9
245
<0.3
CICLO AGUA-VAPOR
35535.11 449
465
410
2924 371
43.086 331
210.5 5.4
4615.5 401
11414.5 401
1484.4 480
148142 480
140.5 480
340140 428.9
148142 37
14840 19
34237 31
<0.02< 1
<0.002
< 5
Desmin.
Sobrecalentador
Pozo
Tanque alm.
Domo superior
Economizador
CalentadoresAlta Presión
DeareadorCondensador.
Recalentador.
Turbina Alta Presión
Paredes deAgua
Tubos aguacaldera
Turbina PresiónIntermedia
Turbina Baja Presión
Calentadores baja presión
Bomba AguaAlimentación
4
6
5
Generador
Diagrama de flujo del Proceso:
6.66
0
0
Temperatura °C
Presión Kg/cm2
Flujo Ton/hr
Flujo de aire
Flujo de gas
Flujo gases de combustión
FLUJO DE AIRE-GAS
CasetaMedición / reducción
PEMEX
Q Q Q Q
Q Q Q Q
Q Q Q Q
Q Q Q Q
50 8 3.5
229.7
0
289
277
32.2
32.2
149
352
Aire
Aire
508
Apertura0-100%
%O2CO CO2
NOx
RPM300-1000
RPM300-1000
% E. O2:0.9 – 1.2
12,600 KCal/Kg
Compuertas auxiliares
N1
N2
N3
N4
Inclinación de
quemadores
Diagrama de flujo del Proceso:
74
Matriz de causa efectoEntradas y salidas del proceso – Matriz de causa efecto Antes de mejorar un proceso, primero debe medirse, identificando
sus variables de entrada y de salida, y documentando su relación en diagramas de causa efecto, matrices de relación, diagramas de flujo, etc.
184232Ent 5
100236Totales
92246Ent 4
112515Ent 3
27633247Ent 2
3584632Ent 1
%Res410613Impor-tancia
EDCBA
Salidas
184232Ent 5
100236Totales
92246Ent 4
112515Ent 3
27633247Ent 2
3584632Ent 1
%Res410613Impor-tancia
EDCBA
Salidas
RECOLECCIÓN DE DATOS
75
Tipos de información Datos Continuos
Se obtienen a través de un sistema de medición, su utilidad depende de la capacidad del sistema de medición.
Las ocurrencias consistentes se pueden manejar como datos continuos
Datos Discretos Incluye porcentajes,
conteos, atributos y ordinales
Las ocurrencias deben ser independientes
76
Continuos Discretos
Ejercicio: Tipos de DatosDatos Tipo
Temperatura de vapor Continuo
Fallas de la bomba Discreto: Porcentaje o cuenta
Tiempo de mantenimiento Continuo
Cantidad de contaminantes Continuo
Fallas de Maquinaria Discreto: Porcentaje o cuenta
Tiempo del ciclo de arranque
Continuo
Perdida de clientes Discreto: Porcentaje o cuenta
Errores en reportes Discreto: cuenta
Cambios en la agenda o el plan
Discreto: cuenta
Porcentaje de reportes que tienen que ser rectificados
Discreto: Porcentaje
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Comprendiendo la variación¿Qué es la variación? La diferencia entre las cosas La mayoría de las veces la variación es natural Factores que causan la variación
Material Maquinaria Mano de obra o personal Método Naturaleza Mediciones La variación es inherente a todos los procesos
Se tienen causas comunes y causas especiales78
Ejemplos
79
Histogramas Un histograma es una grafica que muestra la frecuencia de los
eventos Similar al diagrama de barras La cantidad vertical(frecuencia) y el lado horizontal muestra el valor de
la medición
80
Distribución Normal La distribución normal puede ser descrita sólo por la media y la
desviación estándar Media es el promedio de todos los datos El rango es la diferencia entre la cantidad mayor y menor La desviación estándar es aproximadamente igual a 1/6 del rango de
los datos, y puede ser calculada por Excel o Minitab
81
Distribución Normal estándar La distribución normal estándar es una distribución de probabilidad
que tiene una media de cero y una desviación estándar de uno. El área bajo la curva desde menos infinito a más infinito vale uno. La distribución normal estándar es simétrica, cada lado tiene una
probabilidad o área bajo la curva de 0.5. La escala horizontal de la curva se mide en desviaciones estándar, su
número se describe con Z.
82P10
Análisis del Sistema de Medición
83
Variación del sistema de Medición Un error significante puede ser
introducido en la medición de un proceso por medio del sistema de medición
El proceso puede estar en control estadístico pero no así el sistema de medición y puede introducir una variación inaceptable
84
85
Posibles Fuentes de la Variación del Proceso
Variación del proceso, real Variación de la medición
Variación del proceso
Reproducibilidad
Repetibilidad Estabilidad Linealidad Sesgo
Variación originada
por el calibrador
Calibración
Variación del proceso, real
Reproducibilidad
Repetibilidad
Variación dentro de lamuestra
Estabilidad Linealidad Sesgo
Equipo demediciòn
Calibración
Errores del Sistema de Medición Repetibilidad
La variación en las mediciones obtenidas con un instrumento de medición cuando es usado muchas veces por un evaluador mientras mide una característica idéntica de la misma parte
86
Patrón
Valores medidos
Errores del Sistema de Medición Reproducibilidad
La variación en la medición obtenida con un instrumento de medición cuando es usado por varios evaluadores mientras miden una característica idéntica de la misma parte.
87
Diferencia entre operadoresReproducibilidad
88
R&R – Medias Rangos Minitab : Resultados
Gage R&R Study - XBar/R Method %Contribution Source VarComp (of VarComp) Total Gage R&R 0.0000001 41.00 Repeatability 0.0000001 40.52 Reproducibility 0.0000000 0.48 Part-To-Part 0.0000001 59.00 Total Variation 0.0000001 100.00 Study Var %Study Var %Tolerance Source StdDev (SD) (5.15 * SD) (%SV) (SV/Toler) Total Gage R&R 0.0002476 0.0012750 64.03 21.25 Repeatability 0.0002461 0.0012675 63.65 21.12 Reproducibility 0.0000269 0.0001384 6.95 2.31 Part-To-Part 0.0002970 0.0015295 76.81 25.49 Total Variation 0.0003867 0.0019913 100.00 33.19 Number of Distinct Categories = 1
% Error R&R debe ser menor Al 10% ya sea para control delProceso o para producto final.Repetibilidad – InstrumentoReproducibilidad - Operador
Número mínimo 4
89
R&R – Medias Rangos Gráficas
Per
cent
Part-to-PartReprodRepeatGage R&R
80
40
0
% Contribution
% Study Var
% Tolerance
Sam
ple
Ran
ge
0.0010
0.0005
0.0000
_R=0.000417
UCL=0.001073
LCL=0
1 2 3
Sam
ple
Mea
n
0.0050
0.0045
0.0040
__X=0.004717
UCL=0.005143
LCL=0.004290
1 2 3
Partes10987654321
0.006
0.005
0.004
Operadores321
0.006
0.005
0.004
Partes
Ave
rage
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1
0.0050
0.0045
0.0040
Operadores
1
23
Gage name:Date of study:
Reported by:Tolerance:Misc:
Components of Variation
R Chart by Operadores
Xbar Chart by Operadores
Datos by Partes
Datos by Operadores
Operadores * Partes Interaction
Gage R&R (Xbar/ R) for Datos
La gráfica R se mantiene en control indicando que las mediciones se realizaron en forma adecuada.La gráfica X barra sólo presenta 5 de 30 puntos fuera de control, debería ser al menos el 50%, indicando que el equipo no discrimina las diferentes partes.
P10
Gráficas / Cartas de Datos
90
Gráficas de consumo de gas Las gráficas de barras pueden ser usados para mostrar
la variación vs el “Tiempo”
91
Gráficas de Series de Tiempo Pueden ser usados para mostrar la variación vs el
“Tiempo”
92
Variable dependiente del tiempo
Variable que aparentemente no es dependiente del tiempo
El “corrimiento” en las medicionesIndica que están presentes
variables dependientes del tiempoP12
Régimen térmico
93
2644.71
2640.00
2651.41
2641.10
2645.77
2647.22
2649.29
2646.69
2634
2636
2638
2640
2642
2644
2646
2648
2650
2652
2654
Jul-07 Ago-07 Sep-07 Oct-07 Nov-07 Dic-07 Ene-08 Feb-08
Régimen térmico U-1 CTVM Kcal/KWh
Régimen Térmico
Régimen térmico - normal
94
2660265026402630
Median
Mean
265026482646264426422640
Anderson-Darling Normality Test
Variance 87.3Skewness -0.171999Kurtosis -0.607477N 31
Minimum 2623.8
A-Squared
1st Quartile 2638.6Median 2643.13rd Quartile 2651.8Maximum 2661.1
95% Confidence Interval for Mean
2640.9
0.25
2647.7
95% Confidence Interval for Median
2640.2 2649.9
95% Confidence Interval for StDev
7.5 12.5
P-Value 0.720
Mean 2644.3StDev 9.3
95% Confidence Intervals
Summary for Julio
Cartas de Control
95
¿Qué es CEP? Control Estadístico del Proceso
Control: Hacer que un proceso se comporte como
queramos que se comporte.
Estadístico: …Con la ayuda de números
Proceso: …Medimos y controlamos las característica críticas (CTQs) del proceso identificadas por los
clientes96
Tipos de Variación
Causas comunes: El resultado de causas naturales,
diferencias esperadas entre productos o servicios
Una vez que las causas especiales o asignables están en control, se pueden observar las causas “comunes”
Causas especiales de variación: El resultados de causas no
naturales o asignables: Si es una causa asignable o
especial puede ser controlada
Se pueden identificar causas asignables aisladas
Es más influyente que una causa de variación común
97
98
99
“Escuche la Voz del Proceso” Región de control, captura la variaciónnatural del proceso
original
Causa Especialidentifcada
Corrida del Proceso (7P)
TIEMPO
Tendencia del proceso (7P)
LSC
LIC
Patrones de anormalidad en la carta de control
M
E
D
I
D
A
S
C
A
L
I
D
A
D
Propósito de la Carta de Control Monitorea la característica clave de calidad del producto
(CTQ’s) Permite la detección de las causas inusuales de variación
entes de que se salga de la especificación del producto
Provee el historial y estabilidad del proceso así como la operación esta trabajando ahora.
Cuando no hay causas especiales presentes, el proceso esta trabajando apropiadamente, es predecible, el proceso puede estar “en control”
100
Gráficas de consumo de gas
101
Observation
Indiv
idual V
alu
e
30272421181512963
2670
2655
2640
2625
2610
_X=2644.28
UCL=2671.69
LCL=2616.87
Observation
Movin
g R
ange
30272421181512963
30
20
10
0
__MR=10.31
UCL=33.68
LCL=0
I-MR Chart of Julio
P13
Régimen térmico
102
2500252025402560258026002620264026602680270027202740
Régi
men
térm
ico
Kcal
/KW
hGráfica de Control Régimen Térmico Kcal/KWh U-1 CTVM (Jul-07
a Feb-08)
LCS
Promedio
LCI
Diseño de la Unidad 50% carga
Conclusiones Para el régimen térmico el proceso es normal y está en
control estadístico
La Unidad 1 de la Central Termoeléctrica Valle de México, en el período observado (50% de carga), no está cumpliendo con las especificaciones de diseño del Régimen Térmico de 2,560 Kcal/KWh.
Se comprueba la definición del proyecto ó área de oportunidad de mejorar la eficiencia térmica de la Unidad 1 de la CTVM buscando alcanzar los niveles de diseño.
103
Capacidad del proceso
104
Estudio de capacidad de proceso Mide y cuantifica el desempeño del proceso y productos
para cumplir con las especificaciones (tanto Cp y Cpk)
Identifica áreas que requieren atención y mejora
Ayuda a construir un plan de acción soportado por datos
Proporciona una métrica común para comparar procesos o desempeño del producto entre departamentos y plantas
Identifica oportunidades de mejora para eliminar Muda
105
106
Nigel´s Trucking Co.
Teoría del camión y el túnel•El túnel tiene 9' de ancho (especificación). El camión tiene 10’ y el chofer es perfecto(variación del proceso). ¿Pasaría el camión? NO, la variabilidad del proceso es mayorque la especificación.
•Centrar es hacer que el promedio del proceso sea igual al centro de laespecificación. Si el camión tiene 8 pies de ancho ¿pasará el camión?, Si. Siel chofer puede mantener el centro del camión en el centro del túnel. De otra forma chocará con las paredes del túnel y no pasará a pesar de ser más angosto.
Ancho 9´
El proceso debe estar en control, tener capacidad y estar centrado
¿Qué es la capacidad del proceso?
107
La capacidad del proceso indica que tan bien una métrica se esta desempeñando vs los estándares establecidos. Se asume que el proceso de la métrica o parámetro es estable, permite predecir la probabilidad de que el valor de la métrica esté fuera de los estándares establecidos.
Especificaciones superior e inferior Sólo especificación superior
LIE LSELSE
Dentro de especs.
Dentro de especs.
Fuera de especs.
Dentro de especs.
Fuera de especs.
Fuera de especs.
Centrado y dispersión del proceso
La capacidad potencial (Cp) es función de que tan disperso esté el proceso, independientemente del centrado
La capacidad real (Cpk) es una función de que tanto está centrada el proceso y de su dispersión
108
Usos de la Capacidad de Proceso
109
Ahorros al reducir la variación y centrar el proceso, eliminando desperdicio
Ahorros simplemente centrando el proceso, sin cambiar la variabilidad
Ejemplo – Capacidad del Proceso
110P14
Métrica Seis Sigma
111
112
Nivel sigma del proceso
Motorola notó que muchas operaciones en productos complejos tendían a desplazarse ±1.5 sobre el tiempo, por tanto un proceso de ± 6 a la larga tendrá 4.5 hacia uno de los límites de especificación, generando 3.4 DPMOs (defectos por millón de oportunidades)
Corrimiento de ±1.5
Seis Sigma
113
Proceso Seis SigmaSeis Desviaciones estándar
Entre la media y el límite de especificación
+4+5+6+1+2+3-2 -1-4 -3-6 -5 0
Definición estadística de Seis Sigma Con 4.5 sigmas
se tienen 3.4 ppm
Media del procesoCorto plazo Largo Plazo
LSE - LímiteSuperior deespecificación
LIE - Límiteinferior deespecificación
4.5 sigmas
El proceso se puede recorrer 1.5 sigma en el largo plazo
La capacidadDel procesoEs la distanciaEn Sigmas deLa media al LSE
Métrica Sigma de Proceso
Se puede utilizar una calculadora para
determinar la Sigma de Proceso y los DPMOs
115
¿Por qué usar una Métrica Sigma de Proceso?
Indicador más sensible que el porcentaje Se enfoca a los defectos
Siempre que un defecto refleje una falla a los ojos de los clientes
Las métricas comunes hacen las comparaciones más fáciles
Por ejemplo, ¿cuál de los siguientes procesos se comporta mejor?
116
117
IV. Seis Sigma Fase de Análisis
118
Fase de AnálisisPropósitos: Establecer hipótesis sobre las posibles Causas Raíz (X’s afectando a Y) Refinar, rechazar, o confirmar la Causa Raíz Seleccionar las Causas Raíz más importantes:
Las pocas Xs vitales
Salidas: Causas raíz validadas Factores de variabilidad identificados
Causas Potenciales – Tormenta de Ideas
Propósito Tormenta de ideas es un método de generación de
muchas ideas rápidas Fomenta la creatividad Involucra a todos Genera energía Separa personas de las Ideas que sugieren
Usos en la fase de análisis Use la tormenta de ideas para generar muchas causas potenciales
del problema definido en la fase de medición Use “5 W’s” para encontrar las causas raíz Pregunta clave: ¿ Por que esta pasando esto?
119
5 ¿Porqués? Para sacar las causas raíz, empieza con el enfoque del
problema y empieza a preguntar ¿Porqué? Cinco veces ¿Porqué?
¿Porqué?
¿Porqué?
¿Porqué?
¿Porqué?120
Diagrama Causa y Efecto El diagrama Causa – y – efecto es usado cando se tienen el
problema enfocado para identificar todas las causas potenciales del problema.
Un diagrama causa – y – efecto proveerá: Un camino fácil para identificar todas las causas posibles Una vista organizada de todas las posibles causas Entendimiento de las relaciones entre las posibles causas Diferenciar entre las causas raíz y las causas percibidas
121
122
Diagrama de Causa efecto
P12
Calidad de mantenimientoPresión diferencial filtros
Huelgos de alabes
Turbina, API, PI y BP
Calidad de vapor, temperatura,
presión
Eficiencia
Huelgos
Apertura de alabes
Vacio del condensador
Temp. Agua fría
Entrada de aire Suciedad
Cargas Térmica
Presión diferencial
Temperatura ambiente Suciedad
Turbina
Bombas circulación agua
Torre de enfriamiento
Presión de descarga
Gasto y presión de agua
Nivel de pileta
Amperaje y número de ventiladores
Auxiliares principales
Factor de planta
Volumen de energía eléctrica entregada
Precio competitivo Régimen Térmico
Kcal/Kw h
Calidad de agua
Agua de enfriamiento
Productos químicos
Tratamiento de agua
Calidad de agua
ConductividadSílice
PHGas
Agua Poder Calorífico
Azufre Humedad
Agua negra tratada
Agua de pozo
Insumos
Temp. gases salidaTemp. de agua entrada
Gas a quemadores
Recalentador
Inclinación de quemadores
EconomizadorPrecalentador
Generador de vapor
% fuga de aire
Temperatura
SobrecalentadorFlujo, presión, temp. Atemp.
Exceso O2Compuertas auxiliares
Flujo, presión
Flujo, presión, temp. atemp
Suciedad
123
Comprobación de causas con DOE#
Exp% O2
C.A. N1
C.A. N2
C.A. N3
C.A. N4
Inclinación Quemadores
Temperatura Vapor Orden de
Experimentación1 2 3 4 5 6 7
1 0.8 20 20 20 20 -30 537 2
2 0.8 20 20 40 40 0 542 5
3 0.8 40 40 20 20 0 542 6
4 0.8 40 40 40 40 -30 537 8
5 1.2 20 40 20 40 -30 542 1
6 1.2 20 40 40 20 0 537 4
7 1.2 40 20 20 40 0 537 3
8 1.2 40 20 40 20 -30 542 7
124
Niveles de operación recomendadosConsiderando los resultados anteriores y la recomendación obtenida por el ANOVA y ANOM, se encontraron los niveles de operación que reducen el régimen térmico.
Los niveles de operación recomendados se muestran en la siguiente tabla:
Factor Condición
Inclinación de quemadores 0
Porcentaje de exceso de O2 1.2
Compuertas auxiliares N2 40
Compuertas auxiliares N3 40
Compuertas auxiliares N1 40
Compuertas auxiliares N4 40
Temperatura de vapor 542
125
Diagrama de Causa efecto
126
Diagrama de relación
127
Comprobación de causas reales
128
Evaluación y selección de soluciones
129
Comprobación de las soluciones
Análisis de regresión
130
Correlación y Regresión
Tu piensas ¿que hay relación entre dos variables? ¿Qué tan fuerte es la relación? ¿Una puede ser usada para predecir la otra?
131
Correlación y Regresión Correlación: es una
medida de que tanto están dos variables correlacionadas
Regresión: Es la ecuación matemática que describe la relación
132
Correlación y Regresión
La relación puede tomar varias formas133
Correlación y RegresiónMinitab
La ecuación de regresión se encuentra en la gráfica
134
La R-sq (R cuadrada) indica si la correlación es lo suficientemente fuerte para predecir al relación entre dos variables
R-sq de 80% o más es una buena correlación
P15
120110100908070
1.4
1.3
1.2
1.1
1.0
0.9
0.8
0.7
0.6
Temp
Pre
sión
S 0.122070R-Sq 73.0%R-Sq(adj) 70.0%
Fitted Line PlotPresión = - 0.4972 + 0.01504 Temp
Correlación y Regresión
135
Correlación y Regresión
136
137
Diagrama deIshikawa
Diagrama derelaciones
Diagramade Árbol
Análisis del Modo y Efecto deFalla (AMEF)
QFD
DiagramaCausa Efecto
CTQs = YsOperatividad
X's vitales
Diagramade Flujo
delproceso
Pruebasde
hipótesis
Causas raízvalidadas
¿CausaRaíz?
DefiniciónY=X1 + X2+. .Xn
X'sCausas
potenciales
Medición Y,X1, X2, Xn
FASE DE ANÁLISIS
SiNo
Llenar columnas del FMEAHasta sol. Propuesta ycomprobar causas conPruebas de Hipótesis
P13
Análisis del modo y efecto de falla - FMEA
Reevaluar el nivel de riesgo (NPR) después que se tomaron las acciones correctivas
138
AMEF Un AMEF de proceso se enfoca en los modos de falla
potenciales causados por procesos deficientes.El resultado de un AMEF es: Una lista de modos de falla potencial calificados por un
RPN. Una lista de características críticas y/o significativas
potenciales Una lista de acciones recomendadas dirigidas a las
características críticas o significativas potenciales. Una lista de eliminación de causas de modo de falla
potenciales, reducción de la ocurrencia, mejora de la detección de defectos
139
140
141
Análisis del Modo y Efecto de Falla
P16
Pruebas de hipótesis
142
Pruebas de Hipótesis¿Por qué usar la Prueba de Hipótesis? Se usa para probar si dos grupos son realmente diferentes
(estadísticamente significativo) o si la diferencia es debida a la variación natural
¿El primer turno se desarrolla mejor que el segundo turno?
143
Desarrollando la HípótesisPara realizar la prueba se deben comprender las hipótesis: La hipótesis nula
H0= No hay diferencia entre los grupos La hipótesis alternativa
Ha= los grupos son diferentes La hipótesis nula, o por omisión, establece siempre que no
hay diferencia entre los grupos.
P-Value: Si P 0.05, se rechaza la H0 y se acepta la Ha ( los grupos son diferentes)
144P17
Tipos de Pruebas de Hipótesis
145
Prueba de hipótesis Propósito
Prueba t – 1 muestra Compara una media muestral a la media histórica u objetivo
Prueba t – dos muestras Compara las medias de dos grupos independientes
Prueba Z – 1 muestra Compara una media muestral a la media poblacional u objetivo
ANOVA (Prueba F) Compara dos o más medias de grupos
Prueba de igualdad de varianzas
Compara dos o más varianzas de grupos
ANOM Compara dos o más medias de grupos a la media general de todos los grupos
Prueba Chi Cuadrada Compara dos o más proporciones de grupos
SMEDReducción de la preparación
146
Operaciones Internas vs. Externas Interno
Solo puede ser dado cuando la maquine se pare Por ejemplo:
Las mangueras solo pueden ser cambiadas cuando la máquina este parada
Externo Solo puede ser dado cuando la máquina todavía este trabajando.
Por ejemplo: El material y refacciones pueden ser preparados mientras
la máquina está trabajando Filmar, analizar, identificar y convertir ops. Int. eEn ext.
147
148
V. Seis Sigma Fase de Mejora
149
Fase de mejora Propósito:
Desarrollar, probar e implementar soluciones que atiendan a las 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 para identificar la dimensión de la mejora, comparar los resultados planeados (meta) contra lo alcanzado
150
Tormenta deideas
Técnicas decreatividad
MetodologíaTRIZ
Generación de soluciones
Diseño deexperimentos
Optimización
No
Implementación desoluciones y verificación
de su efectivdad
Evaluación de soluciones(Fact., ventajas, desventajas)
Solucionesverificadas
¿Soluciónfactible?
Si
Causasraíz
FASE DE MEJORA
Efecto de X'sen las Y =
CTQs
Ideas
Diseño de Experimentos
151
152
El cambiar un factor a un tiempo presenta las desventajas 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 variables equivocadas
Introducción
PR
ES
ION
4
TEMPERATURA
3
PR
ES
ION
TEMPERATURA
Conclusión de la Prueba
Conclusión de la Prueba
Optimo
153
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?
154
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 de control con niveles(x’s)
Variables de respuesta (y’s)(CTQ’s)
ENTRADAS
SALIDAS
155
Establecer objetivos Seleccionar variables del proceso
Seleccionar un diseño experimental Ejecutar el diseño
Verificar que los datos sean consistentes con los supuestos experimentales
Analizar e interpretar los resultados Usar / presentar los resultados
Pasos del DOE
Diseño factorial 2K Los diseños factoriales completos:
Prueba todas las combinaciones de condiciones de los factores Son fáciles de seguir por su patrón repetitivo
Producen información de los efectos factoriales de 4 o más veces la que produce un factor a la vez
Pueden identificar y ayudar a comprender las interacciones entre factores
Son fáciles de analizar Pueden cuantificar las relaciones entre las X´s y las Y´s producen
una ecuación
156
DOE : Factorial Factorial completo incluye
todas las combinaciones posibles
Para 3 factores con 2 niveles, hay 2x2x2 = 8 combinaciones
2 x 2 x 2 es escrito 23. El 3 indica el numero de 2s multiplicados juntos.
Para 3 factores hay 23 = 8 posibles combinaciones de factores
157
Interacciones
Las interacciones son importantes el efecto del factor A depende del factor B y C
158
159
Gráfica de efectos principales
BA
90
88
86
84
82
Res
Main Effects Plot (data means) for Res
Efecto significativo Efecto NO significativo
160
Gráfica de interacciones
-1 1
1 1-1-1
90
85
80
B
A
Mea
n
Interaction Plot (data means) for Res
Interacción significativaNota: No es significativoCuando las líneas son Casi paralelas
Tipos Comunes de DOE Diseño fraccional de dos niveles de filtraje
Se usa para identificar las pocas X’s desde muchos factores potenciales Diseños factoriales completos o fraccionales 2K de alta resolución :
Efecto de los factores principales en la respuesta Diseño robusto o Diseños de Taguchi
Efecto de los factores en el promedio y en la variación de la respuesta Y Metodología de superficie de respuesta
Usado para determinar los ajustes óptimos para factores principales Operación Evolutiva (EVOP)
Se usa para experimentar en un proceso mientras “esta en línea”. Diseños de experimentos de mezclas
Optimiza la respuesta con base en los porcentajes de ingredientes
161
Diseño de experimentos de Taguchi
Objetivo: obtener la mayor cantidad de información con un mínimo de corridas de experimentación industrial, cambiando los niveles de varios factores a la vez
162
163
Diseños de Experimentos de Taguchi
• Dar prioridad a los factores principales, ya que las interacciones son difíciles de manejar y por eso deben de considerarse como factores de ruido.
• Las interacciones a probar deben de ser conocidas ó altamente probables. Si las interacciones altamente significativas no son incluidas, se generará una confusión
• Se deben de analizar los datos mediante la razón señal a ruido, detectando con ello las combinaciones de los factores de control que generan un proceso robusto.
164
Crear Diseños Taguchi en Minitab
Los diseños de Taguchi son de resolución III (los efectos principales se confunden con interacciones dobles)
Los diseños “L” de Taguchi se recomiendan cuando se tienen >4 factores ó se desea filtrarlos
P18
165
Diseños Taguchi disponibles en Minitab
La “L” significa número de tratamientos a realizar (más réplicas).
Ejemplo: Un diseño L8 significa que es un diseño con 8 tratamientos.
Técnicas de creatividad
166
167
SCAMPER Sustituir, Combinar, Adaptar, Modificar o ampliar, Poner
en otros usos, Eliminar, Revertir o re arreglar
Involucrar al cliente en el desarrollo del producto ¿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?
168
Lista de atributos Lista de atributos: Dividir el problema en partes
Lista de atributos para mejorar una linterna
Componente Atributo Ideas
Cuerpo Plástico Metal
Interruptor Encendido/ApagadoEncendido/Apagado/luminosidad media
Batería Corriente Recargable
Bombillo de Vidrio Plástico
Peso Pesado Liviano
169
Análisis morfológico Conexiones morfológicas forzadas
Ejemplo: Mejora de un bolígrafo
Cilindrico Material TapaFuente de Tinta
De múltiples caras Metal Tapa pegada Sin repuesto
Cuadrado Vidrio Sin Tapa Permanente
En forma de cuentas Madera Retráctil
Repuesto de papel
En forma de escultura Papel
Tapa desechable
Repuesto hecho de tinta
170
Los Seis Sombreros de pensamiento Dejemos los argumentos y propuestas y miremos los
datos y las cifras. Exponer una intuición sin tener que justificarla
Juicio, lógica y cautela
Mirar adelante hacia los resultados de una acción propuesta
Interesante, estímulos y cambios
Visión global y del control del proceso
171
TRIZ
Hay tres grupos de métodos para resolver problemas técnicos:
Varios trucos (con referencia a una técnica)
Métodos basados en utilizar los fenómenos y efectos físicos (cambiando el estado de las propiedades físicas de las substancias)
Métodos complejos (combinación de trucos y física)
172
TRIZ – 40 herramientas Segmentación Extracción Calidad local Asimetría Combinación/Consolidación Universalidad Anidamiento Contrapeso Contramedida previa Acción previa Compensación anticipada
Acción parcial o excesiva Transición a una nueva dim. Vibración mecánica Acción periódica Continuidad de acción útil Apresurarse Convertir lo dañino a benéfico Construcción Neumática o
hidráulica Membranas flexibles de capas
delgadas Materiales porosos
173
TRIZ – 40 herramientas Equipotencialidad Hacerlo al revés Retroalimentación Mediador Autoservicio Copiado Disposición Esferoidicidad Dinamicidad
Cambio de color Homogeneidad Rechazar o recuperar partes Transformación de propiedades Fase de transición Expansión térmica Oxidación acelerada Ambiente inerte Materiales compuestos
Evaluación de soluciones
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Evaluación de soluciones
175
176
Implantación de soluciones
15 GUOQCSTORY.PPT
Verificando Mejoras
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Verificando Mejoras Una vez que las mejoras han sido identificadas e
implementadas, los resultados deben ser verificados usando datos del estado anterior y del estado posterior de la implementación.
Prueba de hipótesis Prueba t 2 muestras Prueba de igualdad de varianzas Prueba de 2 proporciones
Cartas de control estratificadas Sigma de Proceso Capacidad del Proceso Diagrama de Pareto
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Verificando Mejoras Una vez que las mejoras han sido identificadas e
implementadas, los resultados deben ser verificados usando datos del estado anterior y del estado posterior de la implementación.
Prueba de hipótesis Prueba t 2 muestras Prueba de igualdad de varianzas Prueba de 2 proporciones
Cartas de control estratificadas Sigma de Proceso Capacidad del Proceso Diagrama de Pareto
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Prueba de igualdad de Varianzas
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Antes y después Pruebas – t de 2 muestras
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Cartas de Control Estratificada Las cartas de control pueden ser estratificadas para
mostrar procesos de control para diferentes “factores”
183
Cartas de Control Estratificada Resultados
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Capacidad del Proceso y sigma del proceso
La capacidad del Proceso y las Sigmas del Proceso pueden ser recalculados para verificar mejoras:
185
Diagrama de Pareto Diagrama de Pareto del antes y después puede ser usada
para mostrar las mejoras:
Verificación de soluciones
186
187
Diagrama deIshikawa
Diagrama derelaciones
Diagramade Árbol
Análisis del Modo y Efecto deFalla (AMEF)
QFD
DiagramaCausa Efecto
CTQs = YsOperatividad
X's vitales
Diagramade Flujo
delproceso
Pruebasde
hipótesis
Causas raízvalidadas
¿CausaRaíz?
DefiniciónY=X1 + X2+. .Xn
X'sCausas
potenciales
Medición Y,X1, X2, Xn
FASE DE ANÁLISIS
SiNo
Llenar las últimas Columnas del FMEAy comprobar Hipótesis
188
VI. Seis Sigma Fase de Control
189
Fase de Control
Objetivos: Mantener las mejoras por medio de control estadístico de
procesos, Poka Yokes y trabajo estandarizado
Anticipar mejoras futuras y preservar las lecciones aprendidas de este esfuerzo
Salidas: Plan de control y métodos de control implementados Capacitación en los nuevos métodos Documentación completa y comunicación de resultados,
lecciones aprendidas y recomendaciones
190
Estándaresde trabajo
Documentary Capacitar
HerramientasLean
Plan de calidad y Monitoreo
Plan deControl
CEP -Poka Yokes
No
Tomar acciones correctivasy preventivas -
Actualizar AMEF
¿Procesoen control?
Si
Solucionesimplementadas
FASE DE CONTROL
191
Prevención de la reincidencia – Estandarización
DISPOSITIVOS A PRUEBA DE ERROR ( Poka - Yokes ).
22 GUOQCSTORY.PPT
192
Prevención de la reincidencia
CONTROLES AUTOMATICOS
AYUDASVISUALESPOK A - YOKE
PROCEDIMIENTOSDE OPERACIÓN ESTANDAR
ESPECI FICACI ONES
193
Las 5S’s para ahorro de espacio y tiempo,
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.
194
Las 5S’s para ahorro de espacio y tiempo
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)
¿Qué es TPM?
Mantenimiento productivo total(Total Productive Maintenance)
Para la mejora continua de la operación del equipo y sistemas a través de las actividades de mantenimiento proactivo, incluye los mantenimientos:
Preventivo, correctivo planeado, autónomo, predictivo, preventivo del mantenimiento y orientado a la confiabilidad (RCM)
195
¿El TPM es costoso?
196
Controles Visuales Siempre que sea posible tratar de encontrar los sistemas
visuales para mantener los cambios Ejemplos de controles visuales
Pegar métricas (diagramas de Pareto, semáforos, cartas de tendencia)
Contenedores de colores con código Poner niveles min / máx. Ubicación de materiales/ herramientas (5S)
Los sistemas visuales hacen mucho más fácil determinar el camino correcto para hacer o identificar algo cuando algo esta fuera de lugar.
197
Tipos de Controles Visuales Información de seguridad y salud Identificación de personas, lugares y cosas
Procedimientos de trabajo y métodos Estándares de Calidad, instrucciones, resultados Visibilidad del status
Visibilidad del problema Programación Comunicación
198
Ejemplos de Controles Visuales Pizarrones Luces de status Señales de inventario Contenedores Retornables Pizarrones con métricas
199
Tipos de Poka – Yoke Poka – Yokes son dispositivos o métodos que hacen un
proceso “A prueba de error” o “A prueba de equivocaciones”, principalmente ante errores humanos
DISPOSITIVOS DE PREVENCIÓN &
DISPOSITIVOS DE DETECCIÓN
200
LOS DISPOSITIVOS POKA – YOKE CAEN EN DOS GRANDES CATEGORÍAS:
Ejemplo de Poka – Yokes
201
PREVENIREl horno no inicia si la puerta está abierta
DETECTAREl horno detecta cuando la puerta está abierta
PARAREl horno se apaga si la puerta es abierta
Ejemplo: Poka – Yokes
202
DETECCIÓNLa computadora suena cuando se introduce un comando no válido pero no evita que el usuario ejecute un comando erróneo
PREVENCIÓNLa computadora no permite que se introduzcan ciertos caracteres en campos específicos (v. gr. No números)
Procedimientos, documentación y Capacitación
203
Procedimientos/Documentación Los Procedimientos deben ser escrito para documentar los
procesos cambiados y deben ser: Fáciles de entender
Considere a la audiencia Visuales
“Una imagen es mejor que mil palabras” Completo (No se salte pasos)
No asuma o de por obvio nada Revisado por otros para su claridad
¿Es correcto reproducir el proceso ( repetido por varias personas)?
204
Capacitación La capacitación debe ser siempre parte del proyecto
Cuando vaya a capacitar considere: ¿los capacitados pueden demostrar el proceso
correcto?
¿No asuma que todo mundo entiende a la primera?
205
Monitoreo del Proceso
206
Cartas de Control Se usan frecuentemente como herramienta de control Muestran la historia de cómo se desempeña el proceso, es
claro ver cuando algo cambia Establece las expectativas de desempeño del proceso Herramienta útil para la toma de decisiones de los
operadores Ajustes en el proceso Problemas de Material Problemas de maquinaria
Guía para OLPC
207
Lecciones aprendidas Es uno de los últimos pasos en el análisis post mortem
(también llamado lecciones aprendidas, evaluación post proyecto).
Es una revisión formal y crítica documentada realizada por un comité de personal calificado, se incluyen todas las fases del desarrollo del proyecto
208
Ejemplos de aplicación en CFE Reducción del TIUT (DMAIC) Reducción de tiempo de conexión (DMAIC) Mejora de la seguridad operativa (DFSS) Reducción del factor de potencia (DMAIC) Reducción de errores de facturación (DMAIC) Mejora de la compactación presas (DMAIC) Reducción de tiempo de mantenimiento en
turbinas de gas (DMAIC) Reducción de inventarios en almacenes (DMAIC)
209
210
VII. Diseño para Seis Sigma - DFSS
Metodologías Seis Sigma DMAIC para producción de productos y servicios
DMAIC transaccional para servicios
LEAN SIGMA para reducir tiempo de ciclo y variabilidad
DFSS (DMADV) – Diseño para Seis Sigma para innovaciones y nuevos productos
211
212
Modelo DFSS (DMADV) Definir: metas del proyecto y necesidades del cliente
Medir: medir necesidades del cliente y especificaciones
Analizar: Determinar las opciones del proceso
Diseñar: Desarrollar los detalles para producir y cumplir los requerimientos del cliente
Verificar: Validar y verificar el diseño
