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Transcripción

UIA – EXAMEN EXTRAORDINARIO DE OPCIÓN TERMINAL
P. Reyes / septiembre 2006
8. Metodología Seis Sigma - Fase de Mejora
48. ¿Cuáles son los entregables específicos de la fase de mejora?
•
•
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
49. ¿Cuál es el propósito del diseño de experimentos?
El objetivo del diseño de experimentos es estudiar si utilizar un determinado tratamiento
produce una mejora en el proceso o no. Para ello se debe experimentar utilizando el
tratamiento y no utilizándolo. Si la variabilidad experimental es grande, sólo se detectará
la influencia del uso del tratamiento cuando éste produzca grandes cambios en relación
con el error de observación.
50. ¿Cuáles de los pasos para realizar un diseño de experimentos?
1. Definir los objetivos del experimento.
2. Identificar todas las posibles fuentes de variación, incluyendo:
• factores tratamiento y sus niveles,
• unidades experimentales,
• factores nuisance (molestos): factores bloque, factores ruido y covariables.
3. Elegir una regla de asignación de las unidades experimentales a las condiciones de
estudio (tratamientos).
4. Especificar las medidas con que se trabajará (la respuesta), el procedimiento
experimental y anticiparse a las posibles dificultades.
5. Ejecutar un experimento piloto.
6. Especificar el modelo.
7. Esquematizar los pasos del análisis.
8. Determinar el tamaño muestral.
9. Revisar las decisiones anteriores. Modificarlas si se considera necesario.
Los pasos del listado anterior no son independientes y en un determinado momento
puede ser necesario volver atrás y modificar decisiones tomadas en algún paso previo.
51. ¿Cómo se seleccionan los factores y los niveles que se utilizan en el diseño de
experimentos?
Una fuente de variación es cualquier “cosa” que pueda generar variabilidad en la
respuesta. Es recomendable hacer una lista de todas las posibles fuentes de variación del
problema, distinguiendo aquellas que, a priori, generarán una mayor variabilidad. Se
distinguen dos tipos:
•
•
Factores tratamiento: son aquellas fuentes cuyo efecto sobre la respuesta es de
particular interés para el experimentador.
Factores “nuisance”: son aquellas fuentes que no son de interés directo pero que se
contemplan en el diseño para reducir la variabilidad no planificada.
Página 1 de 28
A continuación se precisan más estos importantes conceptos.
Factores y sus niveles.
Se denomina factor tratamiento a cualquier variable de interés para el experimentador
cuyo posible efecto sobre la respuesta se quiere estudiar.
Los niveles de un factor tratamiento son los tipos o grados específicos del factor que se
tendrán en cuenta en la realización del experimento.
Los factores tratamiento pueden ser cualitativos o cuantitativos.
Ejemplos de factores cualitativos y sus niveles respectivos son los siguientes:
• proveedor (diferentes proveedores de una materia prima),
• tipo de máquina (diferentes tipos o marcas de máquinas),
• trabajador (los trabajadores encargados de hacer una tarea),
• tipo de procesador (los procesadores de los que se quiere comparar su velocidad de
ejecución),
• un aditivo químico (diferentes tipos de aditivos químicos),
• el sexo (hombre y mujer),
• un método de enseñanza (un número determinado de métodos de enseñanza cuyos
resultados se quieren comparar).
Ejemplos de factores cuantitativos son los siguientes:
• tamaño de memoria (diferentes tamaños de memoria de ordenadores),
• droga (distintas cantidades de la droga),
• la temperatura (conjuntos de temperaturas seleccionadas en unos rangos de interés).
Debe tenerse en cuenta que en el tratamiento matemático de los modelos de diseño de
experimento los factores cuantitativos son tratados como cualitativos y sus niveles son
elegidos equiespaciados o se codifican. Por lo general, un factor no suele tener más de
cuatro niveles.
Cuando en un experimento se trabaja con más de un factor, se denomina:
• Tratamiento a cada una de las combinaciones de niveles de los distintos factores.
• Observación es una medida en las condiciones determinadas por uno de los
tratamientos.
• Experimento factorial es el diseño de experimentos en que existen observaciones de
todos los posibles tratamientos.
52. Los factores que influyen en la resistencia a la ruptura de un alambre están siendo
investigados. Se seleccionan tres operadores y cuatro máquinas para un experimento
factorial, los resultados se muestran a continuación:
Página 2 de 28
Operador Máquina Resistencia
1
1
109
1
2
110
1
3
108
1
4
110
2
1
110
2
2
110
2
3
111
2
4
114
3
1
116
3
2
112
3
3
114
3
4
120
1
1
110
1
2
115
1
3
109
1
4
108
2
1
112
2
2
111
2
3
109
2
4
112
3
1
114
3
2
115
3
3
119
3
4
117
a) Crear el diseño factorial completo:
Usando: Stat > DOE > Factorial > Create factorial design
Seleccionar General full factorial design Number of factors 2
En Designs Factor A Operador Factor B Máquina Number of levels 3 4 No. of replicates 2
En Factors A level values 1 2 3 Factor B level values 1 2 3 4 OK
En Options quitar selección de Randomize runs OK
b) Una vez generado el diseño introducir la columna de datos
c) Analizar el diseño para un alfa de 0.05:
Usando: Stat > DOE > Factorial > Analyze factorial design
En responses indicar Columna de Resistencia
En Terms y Results pasar todos los factores a Selected terms con >>
En Graphs seleccionar para los residuos Standardized y Normal Plot
En Store seleccionar Fits y Residuals OK
Página 3 de 28
Analizar los residuos y concluir en relación al modelo.
Normal Probability Plot of the Residuals
(response is Resistencia)
99
95
90
Percent
80
70
60
50
40
30
20
10
5
1
-3
-2
-1
0
1
Standardized Residual
2
3
d) ¿Hay alguna interacción significativa entre los factores?
Hay una interaccion entre operador y maquina pero no se observa que sea significativa
e) ¿Alguno de los factores tiene efecto significativo en la resistencia?
El operador es un factor significativo, la combinacion operador-maquina es poco
significativa.
f) Obtener gráficas factoriales y gráficas de interacción:
Usando: Stat > DOE > Factorial > Factorial Plots
En Main effects Setup indicar en Responses columna de Resistencia y seleccionar
factores con >>
En Interaction effects Setup indicar en Responses columna de Rendimiento y seleccionar
factores con >> OK
Establecer conclusiones: Se observa que la menor resistencia esta en el operador 1
g) ¿En que niveles deben fijarse los factores para maximizar la resistencia?
Se deben fijar los factores en el operador 3 y la maquina 4 para maximizar la resistencia a
la ruptura del alambre
Página 4 de 28
Main Effects Plot (data means) for Resistencia
Operador
Maquina
116
Mean of Resistencia
115
114
113
112
111
110
1
2
3
1
2
3
4
Interaction Plot (data means) for Resistencia
120.0
Operador
1
2
3
Mean
117.5
115.0
112.5
110.0
1
2
3
4
Maquina
53. Se realiza el diseño de experimentos siguiente para minimizar la vibración en un
equipo. Realizar los cálculos con Minitab
a) Crear el diseño factorial de 2 niveles (default generators)
Usando: Stat > DOE > Factorial > Create factorial design
Seleccionar 2 level factorial (default generators) Number of factors 2
En Designs Seleccionar Full Factorial No. of replicates 4
En Factors A Cuchilla Low 1 High 2 Factor B Velocidad Low 12 High 24
En Options quitar selección de Randomize runs OK
b) Una vez generado el diseño de dos factores introducir la siguiente columna de datos:
Cuchilla
1
2
Velocidad
12
12
Vibración
18.2
27.2
Página 5 de 28
1
2
1
2
1
2
1
2
1
2
1
2
1
2
24
24
12
12
24
24
12
12
24
24
12
12
24
24
15.9
41
18.9
24
14.5
43.9
12.9
22.4
15.1
36.3
14.4
22.5
14.2
39.9
c) Analizar el diseño con alfa de 0.05:
Usando: Stat > DOE > Factorial > Analyze factorial design
En responses indicar Columna de Vibración
En Terms y Results pasar todos los factores a Selected terms con >>
En Graphs seleccionar para Effects Plots Pareto y Normal con alfa de 0.05
En Graphs seleccionar para los residuos Standardized y Normal Plot
En Store seleccionar Fits y Residuals OK
Analizar los residuos y concluir en relación al modelo.
Normal Probability Plot of the Residuals
(response is Vibración)
99
95
90
Percent
80
70
60
50
40
30
20
10
5
1
-3
-2
-1
0
1
Standardized Residual
2
Página 6 de 28
3
Pareto Chart of the Standardized Effects
(response is Vibración, Alpha = .05)
2.18
F actor
A
B
N ame
C uchilla
V elocidad
Term
A
AB
B
0
2
4
6
8
10
Standardized Effect
12
14
Normal Probability Plot of the Standardized Effects
(response is Vibración, Alpha = .05)
99
Effect Type
Not Significant
Significant
95
F actor
A
B
90
Percent
80
A
Name
C uchilla
V elocidad
70
60
50
40
AB
30
B
20
10
5
1
0
4
8
Standardized Effect
12
16
d) ¿En base al ANOVA, se observan efectos o interacciones que puedan tener un efecto
significativo en la resistencia?
En este caso la tercer grafica muestra que el factor cuchilla es significativo, el factor
velocidad es significativo, y la interaccion del factor cuchilla-velocidad tambien es
significativo.
e) ¿En base al Pareto y la gráfica normal de los efectos, existe algún indicio de que
algunos de los dos factores o su interacción afectan la vibracion?
Si se observa que los dos factores y la interaccion entre ellos afectan a la vibracion
f) ¿Cuál es la ecuación del modelo que representa este proceso?
Vibracion = (-9.5*cuchilla)+(-1.55*velocidad)+(1.45*cuchilla*velocidad)+26.775
g) Obtener gráficas factoriales de factores principales e interacciones
Usando: Stat > DOE > Factorial > Factorial Plots
En Main effects Setup indicar en Responses columna de vibracion y seleccionar factores
con >>
Página 7 de 28
En Interaction effects Setup indicar en Responses columna de vibracion y seleccionar
factores con >> OK
Main Effects Plot (data means) for Vibración
Cuchilla
Velocidad
32.5
Mean of Vibración
30.0
27.5
25.0
22.5
20.0
17.5
15.0
1
2
12
24
Interaction Plot (data means) for Vibración
Cuchilla
1
2
40
Mean
35
30
25
20
15
12
24
Velocidad
h) ¿En que niveles deben fijarse los factores para maximizar la Calificacion?
Como podemos observar los factores que debemos fijar para maximizar la calificacion
que en este caso es la menor vibracion posibles es con la cuchilla 1 y la velocidad 24.
i) Obtener las gráficas de contornos y de superficie de respuesta y de acuerdo a la gráfica
de contornos, ¿hacia a donde conviene seguir experimentando para llegar al punto
óptimo en forma rápida?
Usando: Stat > DOE > Factorial >Contour Plot
En Setup de Contour y Response Surfase Plot solo entrar y salir
Conviene seguir experimentando hacia la franja azul, es decir a la cuchilla 1 y a la mayor
velocidad para disminuir la vibracion que es lo que queremos
Página 8 de 28
Contour Plot of Vibración vs Velocidad, Cuchilla
24.0
Vibración
< 15
15 - 20
20 - 25
25 - 30
30 - 35
35 - 40
> 40
Velocidad
21.5
19.0
16.5
14.0
1.0
1.2
1.4
1.6
Cuchilla
1.8
2.0
Surface Plot of Vibración vs Velocidad, Cuchilla
40
Vibración
30
20
25
20
1.0
1.5
Cuchilla
15
Velocidad
2.0
54. Enunciar tres de los métodos más adecuados para generar alternativas creativas de
solución:
• SCAMPER
• Lista de atributos
• Analisis morofologico
55. Si se utiliza un AMEF dentro del proceso de Análisis, en esta etapa se complementa con
la información siguiente:
a. Acciones correctivas y de contingencia
b. Acciones sugeridas, responsables, acciones tomadas y nuevos valores de S, O, D y RPNs
c. Reconocimientos y premios a los equipos
d. Establecimiento de factores de calidad, productividad, seguridad, higiene
Página 9 de 28
9. Fase de control de Seis Sigma
56. ¿Cuáles son los entregables específicos de la fase de control?
•
•
•
Planes y métodos de control implementados
Capacitación en los nuevos métodos
Documentación completa y comunicación de resultados, lecciones aprendidas y
recomendaciones
57. ¿Cuáles son los patrones de anormalidad que presentan las cartas de control?
58. Obtener una carta de fracción de productos no conformes p con los datos siguientes:
Rollos inspeccionadas muestra; Rollos defectuosos encontrados Defectuosos:
Defectuosos
Muestra
2
198
8
104
4
97
8
45
3
97
9
102
1
104
4
101
6
85
6
87
7
115
7
104
9
106
5
87
8
110
9
87
6
120
8
103
9
115
10
110
a.
Obtener una carta de control p con límites variables. ¿Está el proceso de control
estadístico? Si quitamos los puntos que salen de control ( 1 y 3) y recalculamos el
proceso esta en control, ya que los de mas puntos estan dentro de los limites.
Usando:
Stat > Control charts > p
Página 10 de 28
Variable: Defectuosos Subgroup in Muestra
P Chart of Defectuosos
0.20
1
0.15
Proportion
UCL=0.1311
0.10
_
P=0.0621
0.05
0.00
1
LCL=0
2
4
6
8
10
12
Sample
14
16
18
20
Tests performed with unequal sample sizes
b.
Asumir que se pueden identificar las causas asignables, eliminar los puntos que salen
de control y recalcular los límites de control
Repetir el paso b tantas veces como sea necesario hasta tener un proceso estable.
c.
0.16
0.14
UCL=0.1353
Proportion
0.12
0.10
0.08
_
P=0.0649
0.06
0.04
0.02
LCL=0
0.00
2
4
6
8
10
Sample
12
14
16
18
d.
Con estos mismos datos obtener la carta p considerando el promedio de las muestras
n=104
Usando
Stat > Control charts > p
Variable: Defectuosos Subgroup size 104
Página 11 de 28
0.14
UCL=0.1353
0.12
Proportion
0.10
0.08
_
P=0.0636
0.06
0.04
0.02
LCL=0
0.00
2
4
6
8
10
Sample
12
14
16
18
e. ¿Qué beneficios proporciona el control estadístico del proceso?
Monitorear procesos estables e identificar si han ocurrido cambios debido a causas
asignables para eliminar sus fuentes
f.
Con estos mismos datos obtener la carta np considerando para tamaño de muestra
n=104
Usando
Stat > Control charts > np
Variable: Defectuosos Subgroup size 104
NP Chart of Defectuosos
UCL=14.08
14
12
Sample Count
10
8
__
NP=6.61
6
4
2
LCL=0
0
2
4
6
8
10
Sample
12
14
16
18
59. Obtener una carta u para el número de defectos por unidad o no conformidades por
unidad utilizando los datos siguientes: (Unidades inspeccionadas Rollos; Defectos
encontrados Imperfecciones:
ROLLOS
IMPERFECCIONES
18
12
18
14
Página 12 de 28
24
20
22
18
22
32
22
12
20
11
20
15
20
12
20
10
18
18
18
14
18
9
20
10
20
14
20
13
24
16
24
18
22
20
21
17
a) Obtener una carta de control u con límites variables. ¿Está el proceso en control
estadístico? Si eliminamos el punto 5 que es el unico que sale de control, entonces
podemos decir que nuestro proceso esta en control estadistico.
Usando:
Stat > Control charts > u
Variable: Imperfecciones Subgroups in Rollos OK
U Chart of IMPERFECCIONES
1.6
1
1.4
Sample Count Per Unit
UCL=1.306
1.2
1.0
_
U=0.742
0.8
0.6
0.4
0.2
LCL=0.178
0.0
2
4
6
8
10
12
Sample
14
16
18
20
b). Asumir que se pueden identificar las causas asignables, eliminar los puntos que salen
de control y recalcular los límites de control
a)
Repetir el paso b tantas veces como sea necesario hasta tener un proceso estable.
Página 13 de 28
1.4
UCL=1.250
1.2
1.0
0.8
_
U=0.702
0.6
0.4
0.2
LCL=0.153
0.0
2
4
6
8
10
Sample
12
14
16
18
c) Con estos mismos datos obtener la carta u considerando el promedio de n = 21.
Usando:
Stat > Control charts > Attributes charts > u
Variable: Defectos Subgroup size 21 OK
UCL=1.226
1.2
1.0
0.8
_
U=0.684
0.6
0.4
0.2
LCL=0.143
0.0
2
4
6
8
10
Sample
12
14
16
18
Anotar los límites de control
U media = 0.684
LIC = 0.143
LSC = 1.226
60. Considerar los siguientes datos de viscosidad de un proceso, obtener y analizar la
carta I-MR:
Viscosidad
2838
2785
3900
3064
2996
2882
2878
2920
Página 14 de 28
3050
2870
3174
3102
2762
2975
2719
2861
2797
3078
2964
2805
a) ¿Está el proceso en control estadístico? _X__ Si
___ No
Usando:
Stat > Control Charts > Variable charts for Individuals > I-MR Chart
Variable Viscocidad
I-MR Chart of Viscosidad
Indiv idual Value
4000
1
U C L=3599
3500
_
X=2971
3000
2500
LC L=2343
2
4
6
8
10
12
O bser vation
14
16
18
20
1
M oving Range
1000
1
U C L=772
750
500
__
M R=236
250
0
LC L=0
2
4
6
8
10
12
O bser vation
14
16
18
20
b) Si no está en control, asumir que se pueden identificar las causas asignables, eliminar los
puntos que salen de control y recalcular los límites de control
Página 15 de 28
I-MR Chart of Viscosidad
Indiv idual Value
3400
U C L=3338.0
3200
3000
_
X=2922.1
2800
2600
LC L=2506.2
2
4
6
8
10
O bser vation
12
14
16
18
U C L=511.0
M oving Range
480
360
240
__
M R=156.4
120
LC L=0
0
2
d)
4
6
8
10
O bser vation
12
14
16
18
Anotar los límites de control
X media = 2,922.1
LSC = 3,338.0
LIC = 2,506.2
R medio = 156.4
LSC = 511.0
LIC = 0
e) Calcular 3 rangos en forma manual:
Valores individuales
2996
2882
2878
Rangos
68
114
4
f) Determinar los límites de tolerancia natural del proceso (Sigma = Rango medio / d2 con
d2 = 1.128) LTNS = Media + 3 sigma Within y LTNI = Media -3 Sigma within)
sigma = (156.4/1.128) = 138.65
LTNS = 2,922.1 + 3(138.65) = 3,338.05
LTNI = 2,922.1 - 3(138.65) = 2,506.15
Con límites de especificación de LIE = 2100 y LSE = 3500 para la característica
seleccionada determinar la capacidad del proceso.
Usando: Stat > Quality tools > Capability Analysis > Normal
Data arranged as single column Subgroup size 1
Lower spec 2100 Upper spec 3500 Estimate Seleccionar Use Moving range of length 2
OK OK
Página 16 de 28
Process Capability of Viscosidad
LSL
USL
Within
Overall
P rocess Data
LS L
2100.00000
Target
*
USL
3500.00000
S ample M ean
2922.10526
S ample N
19
S tD ev (Within)
138.64263
S tD ev (O v erall)
130.63102
P otential (Within) C apability
1.68
Cp
C PL
1.98
C PU
1.39
C pk
1.39
C C pk 1.68
O v erall C apability
Pp
PPL
PPU
P pk
C pm
1.79
2.10
1.47
1.47
*
2200 2400 2600 2800 3000 3200 3400
O bserv ed P erformance
P P M < LS L 0.00
P P M > U S L 0.00
P P M Total
0.00
E xp. Within P erformance
P P M < LS L
0.00
P P M > U S L 15.35
P P M Total
15.35
E xp. O v erall P erformance
P P M < LS L 0.00
P P M > U S L 4.85
P P M Total
4.85
g) ¿Cuál es el valor de la fracción defectiva total fuera de especificaciones (Within)?
PPM = 15.35
h) ¿Cuál es el valor del Cp? Es potencialmente hábil el proceso.
Cp = 1.68, como el valor de Cp es mayor a 1 cumple con las especificaciones, ademas
como es mayor a 1.33 el proceso se considera adecuado aunque no de clase mundial
i) ¿Cuál es el valor del Cpk? Es realmente hábil el proceso
Cpk = 1.39, cuando los valores de Cpk sean mayores a 1.25 o 1.45, se considerara que se
tiene la capacidad real de cumplir con las especificaiones en un proceso con capacidad
satisfactoria.
j) ¿Qué recomendaría para mejora capacidad del proceso?.
Nada, debido a que Cp y Cpk son mayores a uno y como son parecidos podemos decir
que el proceso esta centrado.
k) ¿Cuáles son los valores de Pp y Ppk y que se puede concluir?
Pp = 1.79 y Ppk = 1.47,como son mayores o igual a 1, podemos decir que se tienen la
capacidad potencial y real de que el proceso cumpla con las especificaciones en un
largo plazo.
l) Considerando la fracción defectiva Overall determinar el rendimiento a largo plazo Yrt=
Yrt = 1 – (DPMO/1,000,000) = 1 – 0.00000485 = 0.99999515
m) En base al rendimiento determinar las Sigmas del proceso:
=distr.norm.estand.inv(Yrt) + 1.5
= 5.9237
61. Obtener una carta de Medias – Rangos X-R, Se monitorean cada hora subgrupos de 5
dimensiones de un producto moldeado con los siguientes resultados:
X1
83
88.6
x2
81.2
78.3
x3
78.7
78.8
x4
75.7
71
Página 17 de 28
x5
77
84.2
85.7
80.8
83.4
75.3
74.5
79.2
80.5
75.7
80
80.6
82.7
79.2
85.5
78.8
82.1
84.5
79
84.5
75.8
74.4
78.4
79.9
78
84.4
86.2
75.2
81.5
81.8
81.3
74.9
82.1
79.6
78.2
76.9
77.8
73.1
84.3
82.5
82.6
87.3
80.8
81.5
76.2
71.1
78.4
79.3
79.1
78.6
82.8
80.2
75.5
83.5
81.2
78.6
75.2
74.1
78.2
89.7
73.4
86
64.1
82.1
73.8
73.8
82
77.7
73.4
79.1
78.2
81.2
84.4
78.7
81
75.7
78.9
81.8
79.7
74.5
80.2
74.3
78.1
81.7
79.5
75.3
71.7
80.8
82.1
79.2
81.6
80.6
a) Obtener una carta de control X-R de medias rangos. ¿Está el proceso en control
estadístico?. Si
Usando:
Stat > Control Charts > Variable charts for subgroups > X-R Chart
Seleccionar Observations for subgroups are in one row of columns
Seleccionar columnas X1 a X5
OK
Xbar-R Chart of X1, ..., x5
Sample M ean
85.0
U C L=84.97
82.5
_
_
X=79.33
80.0
77.5
75.0
LC L=73.69
2
4
6
8
10
Sample
12
14
16
18
20
1
U C L=20.68
Sample Range
20
15
_
R=9.78
10
5
LC L=0
0
2
4
6
8
10
Sample
12
14
16
18
20
Página 18 de 28
b) Si no está en control, asumir que se pueden identificar las causas asignables, eliminar
los puntos que salen de control y recalcular los límites de control
Xbar-R Chart of X1, ..., x5
Sample M ean
85.0
U C L=84.63
82.5
_
_
X=79.43
80.0
77.5
75.0
LC L=74.24
2
4
6
8
10
Sample
12
14
16
18
Sample Range
20
U C L=19.04
15
_
R=9.01
10
5
LC L=0
0
2
4
6
8
10
Sample
12
14
16
18
c) Repetir el paso b tantas veces como sea necesario hasta tener un proceso estable.
d) Anotar los límites de control
LIC = 74.24 X media de medias = 79.43 LSC = 84.63
R medio = 9.01
LSC = 19.04
LIC = 0
d) Calcular 3 medias y 3 rangos para 3 subgrupos de 5 valores en forma manual:
Medias
Rangos
e) Calcular la desviación estándar del proceso “Within” (calculada de Rmedio / d2 con
d2 = 2.326)
sigma = 9.01/2.326 = 3.87
f) Determinar los límites de tolerancia natural del proceso (Media de medias +- 3 sigma
within).
LTNS = 79.43 + 3(3.87) = 91.04
LTNI = 79.43 - 3(3.87) = 67.82
Con los límites de especificación reales de la línea o producto LIE = 70 y LSE = 95:
Usando: Stat > Quality tools > Capability Analysis > Normal
Seleccionar Subgroups across rows of: X1 a X5
Lower spec 70 Upper spec 95
Estimate Seleccionar R-Bar OK OK
Página 19 de 28
Process Capability of X1, ..., x5
LSL
USL
Within
Overall
P rocess Data
LS L
70.00000
Target
*
USL
95.00000
S ample M ean
79.43263
S ample N
95
S tD ev (Within)
3.73128
S tD ev (O v erall)
3.86130
P otential (Within) C apability
1.12
Cp
C PL
0.84
C PU
1.39
C pk
0.84
C C pk 1.12
O v erall C apability
Pp
PPL
PPU
P pk
C pm
72
O bserv ed P erformance
P P M < LS L 0.00
P P M > U S L 0.00
P P M Total
0.00
76
E xp. Within P erformance
P P M < LS L
5735.86
PP M > USL
15.09
P P M Total
5750.95
80
84
88
1.08
0.81
1.34
0.81
*
92
E xp. O v erall P erformance
P P M < LS L 7285.57
PPM > USL
27.69
P P M Total
7313.26
g) ¿Cuál es el valor de la fracción defectiva total fuera de especificaciones (Within)?
= 5,750.95
h) ¿Cuál es el valor del Cp, es potencialmente hábil el proceso?.
Cp = 1.12, el proceso es parcialmente adecuado, requiere de un control estricto
i) ¿Cuál es el valor del Cpk, Es realmente hábil el proceso?
Cpk = 0.84, en terminos generales indica una capacidad del proceso no satisfactoria
j) ¿Qué recomendaría para mejora capacidad real del proceso?
Podemos empezar por centrar el proceso y hacer un DOE
k) ¿Cuáles son los valores de Pp y Ppk y que se puede concluir?
Pp = 1.08 y Ppk = 0.81, que no esta centrado el proceso y tampoco es satisfactorio en el
largo plazo
l) Considerando la fracción defectiva Overall determinar el rendimiento a largo plazo Yrt=
Yrt = 1 – (DPMO/1,000,000) = 1 – 0.007313 = 0.992687
m) En base al rendimiento determinar las Sigmas del proceso:
=distr.norm.estand.inv(Yrt) + 1.5
= 3.942
62. ¿Cuales son los dos tipos distintos de variaciones que se observan en las cartas del
control?
a. Aleatorias y al azar
b. Comunes y especiales o asignables
c. Comunes y aleatorias
d. Especiales y asignables
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63. Algunos de los patrones de anormalidad que se presentan en las cartas de control son:
a. Tendencias sobre los límites de especificaciones
b. Corridas, tendencias ascendentes y ascendentes, puntos fuera de límites de control
c. Adhesiones a los límites de especificación
d. Puntos fuera de los límites de especificaciones
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10. Empresa Esbelta (Lean)
64. ¿Qué es la empresa Lean y que beneficios proporciona?
Lean Manufacturing o Manufactura Esbelta en su concepto más básico es una filosofía de
gestión que enfatiza la sistemática eliminación de pérdidas y se lleva a cabo mediante
tecnologías como las 5 "S", Cellular Manufacturing o TPM. Partiendo de las necesidades de
los clientes se orienta a reordenar los procesos internos de las distintas áreas de la
compañía a fin de asegurar la más alta satisfacción de cada uno de los grupos de interés
o stakeholders: Clientes, Empleados, Comunidad, Entorno y Accionistas.
Las organizaciones que practican conceptos "lean" hacen uso eficiente de sus recursos:
tecnología, equipos, y en especial, los conocimientos y habilidades del personal. La
dirección de una Empresa Lean busca aprovechar la “inteligencia” en cada una de las
operaciones, desde los operarios de la planta hasta la alta dirección.
65. Identifique los principales elementos de Muda que se presentan en las empresas:
Los recursos (personas, máquinas, materiales) en cada proceso agregan valor o no lo
hacen. Muda hace referencia a cualquier actividad que no agregue valor. Existen siete
categorías clásicas de mudas:
1. Muda de sobreproducción. Es el producto de una mentalidad preocupada por las
fallas en máquinas, productos defectuosos y ausentismos, entre otros, viéndose de
tal forma obligado a producir más de lo necesario simplemente para tener un nivel
mínimo de seguridad. Superar las razones que motivan esas inseguridades dará
lugar tanto a una menor sobreproducción como a menores niveles de inventario,
reduciendo de tal forma en gran medida los niveles de despilfarros.
2. Muda de inventario. Los productos terminados, semiterminados, repuestos y
suministros que se mantienen en inventario no agregan valor alguno. Por el
contrario, aumentan el costo de operaciones porque ocupan espacio y requieren
equipos e instalaciones adicionales, tales como bodegas, elevadores de cargas y
sistemas computarizados de bandas transportadoras entre otras. Además, una
bodega requiere de recursos humanos adicionales para labores de operación y
administración. Mientras el exceso de ítems permanece en inventario no se agrega
ningún valor, y su calidad se deteriora con el transcurso del tiempo. El inventario es
en gran medida el resultado de una sobreproducción. Si no existiera muda de
inventario, podría evitarse una gran cantidad de despilfarro.
3. Muda de reparaciones / rechazo de productos defectuosos. El rechazo de los
productos defectuosos interrumpe la producción y requiere una costosa repetición
del trabajo. Muchos de los productos defectuosos frecuentemente deben
descartarse, lo que implica importantes pérdidas de recursos.
4. Muda de movimiento. Cualquier movimiento del cuerpo de una persona que no se
relacione directamente con la adición de valor, es improductivo. Para identificar
este tipo de muda es necesario observar muy cuidadosamente la forma en la que
los operadores usan sus manos y piernas. Luego se necesita redistribuir la
colocación de las partes y desarrollar herramientas y soportes apropiados.
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5. Muda de procesamiento. La tecnología o el diseño suelen ser muchas veces
incompatibles con un nivel aceptable de eficiencia. Así un acceso indebidamente
distante o un exceso en el procesamiento de la máquina, un accionar
improductivo de la prensa y el quitar las virutas que quedan cuando se taladra
una lámina constituyen todos ejemplos claros de muda de procesamiento que se
pueden evitar. En muchos casos también el muda es producto de la falta de
sincronización de los procesos.
6. Muda de espera. Este muda se presenta cuando las manos del operador están
inactivas; cuando el trabajo de un operador se detiene debido a desbalances en
la línea, falta de partes de recambio o tiempo de no trabajo y operación de las
máquinas; o cuando simplemente el operador el operador supervisa una máquina
mientras ésta realiza un trabajo que agrega valor. También tenemos una gran
cantidad de muda en la forma de los segundos o minutos que el operador emplea
esperando que llegue la siguiente pieza de trabajo. Durante este intervalo, el
operador está simplemente observando la máquina.
7. Muda de transporte. El transporte es parte esencial de las operaciones, pero el
movimiento de materiales o productos no agrega valor. Lo que es aun peor, con
frecuencia ocurren daños durante el transporte.
66. ¿Cómo se establece un evento Kaizen y cuáles son sus objetivos?
El gran objetivo es haciendo uso de los sistemas antes mencionadas lograr el óptimo en materia de
calidad, costos y entrega (QCD, quality, cost, delivery).
Calidad no sólo hace referencia a la calidad de los productos o servicios terminados, sino también
a la calidad de los procesos que se relacionan con dichos productos o servicios. Costo se refiere al
costo total, que incluye diseño, producción, venta y suministro de productos o servicios. Entrega
significa despachar a tiempo el volumen solicitado. De tal forma cuando se cumplen las tres
condiciones de calidad, costo y entrega, los clientes están plenamente satisfechos.
La esencia de las prácticas administrativas más "exclusivamente japonesas" ya sean de
mejoramiento de la productividad, actividades para el Control Total de la Calidad, círculo de control
de calidad, entre otros, puede reducirse a una palabra: KAIZEN. Kaizen es el concepto de una
sombrilla que involucra numerosas prácticas y herramientas que dentro de dicho marco filosófico y
estratégico, permiten una mejora continua en la organización. Entre los instrumentos, métodos y
herramientas que contribuyen a ser realidad la mejora continua y el alto nivel de competitividad se
encuentran:
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
Orientación al cliente
Control Total de Calidad
Robótica
Círculos de Control de Calidad
Sistemas de sugerencias
Automatización
Disciplina en el lugar de trabajo
Inteligencia colectiva
Mantenimiento Productivo Total
Kanban
Mejoramiento de la calidad
Página 23 de 28
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
21.
22.
23.
24.
25.
26.
27.
28.
29.
30.
31.
32.
33.
34.
35.
Just in Time
Cero Defectos
Función de Pérdida de Taguchi
Actividades en grupos pequeños
Relaciones cooperativas trabajadores – administración
Mejoramiento de la Productividad
Control Estadístico de Procesos
Benchmarking
Herramientas de gestión de calidad
Análisis e ingeniería de valor
Coste objetivo
Costeo Basado en Actividades
Seis Sigma
Sistema Matricial de Control Interno
Cuadro de Mando Integral
Presupuesto Base Cero
Organización de Rápido Aprendizaje
Curva de Experiencia
Sistema para la Detección, Prevención y Eliminación de Desperdicios
Despliegue de la Función de Calidad
AMFE
Autonomatización (Jidohka)
Ciclo de Deming (PREA - EREA) *
Las 5 S
67. ¿Qué son las 5 Ss y que se requiere para su implementación?
Su práctica constituye algo indispensable a la hora de lograr una empresa de calidad global. Las 5
S se desarrollan mediante un trabajo intensivo. Las 5 S derivan de cinco palabras japonesas que
conforman los pasos a desarrollar para lograr un optimo lugar de trabajo, produciendo de manera
eficiente y efectiva.
1. Seiri: diferenciar entre los elementos necesarios de aquellos que no lo son. Implica
separar lo necesario de lo innecesario y eliminar o erradicar del gemba esto último. Debe
establecerse un tope sobre el número de ítems necesarios. En gemba puede encontrarse
toda clase de objetos. Una mirada minuciosa revela que en el trabajo diario sólo se
necesita un número pequeño de éstos; muchos otros objetos no se utilizarán nunca o sólo
se necesitarán en un futuro distante. El gemba está lleno de máquinas sin uso, cribas,
troqueles y herramientas, productos defectuosos, trabajo en proceso, materias primas,
suministros y partes, anaqueles, contenedores, escritorios, bancos de trabajo, archivos de
documentos, carretas, estantes, tarimas y otros ítems. Un método práctico y fácil consiste
en retirar cualquier cosa que no se vaya a utilizar en los próximos 30 días.
2. Seiton: disponer de manera ordenada todos los elementos que quedan después del seiri.
El seiton lleva a clasificar los ítems por uso y disponerlos como corresponde para
minimizar el tiempo de búsqueda y el esfuerzo. Para hacer esto, cada ítem debe tener una
ubicación, un nombre y un volumen designados. Debe especificarse no sólo la ubicación,
sino también el número máximo de ítems que se permite en el gemba.
3. Seiso: significa limpiar el entorno de trabajo, incluidas máquinas y herramientas, lo mismo
que pisos, paredes y otras áreas del lugar de trabajo. Seiso también significa verificar. Un
operador que limpia una máquina puede descubrir muchos defectos de funcionamiento.
Página 24 de 28
Cuando la máquina está cubierta de aceite, hollín y polvo, es difícil identificar cualquier
problema que se pueda estar formando. Sin embargo, mientras se limpia la máquina
podemos detectar con facilidad una fuga de aceite, una grieta que se está formando en la
cubierta, o tuercas y tornillos flojos. Una vez reconocidos estos problemas, pueden
solucionarse con facilidad. Se dice que la mayor parte de las averías en las máquinas
comienzan con vibraciones (debido a tuercas y tornillos flojos), con la introducción de
partículas extrañas como polvo, o con una lubricación o engrase inadecuados. Por esta
razón, seiso constituye una gran experiencia de aprendizaje para los operadores, ya que
pueden hacer muchos descubrimientos útiles mientas limpian las máquinas.
4. Seiketsu: significa mantener la limpieza de la persona por medio de uso de ropa de trabajo
adecuada, lentes, guantes y zapatos de seguridad, así como mantener un entorno de
trabajo saludable y limpio. También implica continuar trabajando en seiri, seiton y seiso en
forma continua y todos los días.
5. Shitsuke: construir autodisciplina y formar el hábito de comprometerse en las 5 S
mediante el establecimiento de estándares. Las 5 S pueden considerarse como una
filosofía, una forma de vida en nuestro trabajo diario. La esencia de las 5 S es seguir lo que
se ha acordado. Se comienza por descartar lo que no necesitamos en el gemba y luego se
disponen todos los ítems necesarios en el gemba en una forma ordenada. Posteriormente
debemos conservar limpio el ambiente de trabajo, de manera que puedan identificarse con
facilidad las anormalidades., y los tres pasos anteriores deben mantenerse sobre una base
continua.
68. ¿Qué se requiere para la implementación del SMED en una máquina o equipo?
Existe una serie de condiciones fundamentales a los efectos de poder disminuir los tiempos de
preparación, siendo ellas las siguientes:
• Tomar conciencia de la importancia que tiene para la empresa y sus actividades la disminución
de los tiempos de preparación.
• Hacer tomar conciencia de la problemática a los empleados, y prepararlos mediante la
capacitación y el entrenamiento a los efectos de incrementar la productividad y reducir los
costes mediante la reducción en los tiempos de preparación.
• Hacer un cambio de paradigmas, terminando con las creencias acerca de la imposibilidad de
disminuir radicalmente los tiempos de preparación.
• Cambiar la manera de pensar de los directivos y profesionales acerca de las técnicas y medios
para el análisis y mejora de los procedimientos. Se debe dejar de estar pendiente de métodos
ya construidos, para pasar a crear sus propios métodos. Cada actividad, cada máquina, cada
instrumento, tienen sus propias y especiales características que las hacen únicas y diferentes,
razón por la cual sólo se puede contar con un esquema general y una capacidad de creatividad
aplicada a los efectos de dar o encontrar solución a los problemas atinentes a la reducción en
los tiempos de preparación.
• Dar importancia clave a la reducción de los tiempos, tanto de preparación, cómo de proceso
global de la operación productiva, dado sus notorios efectos sobre la productividad, costos,
cumplimiento de plazos y niveles de satisfacción. Por ésta razón se constituye su tratamiento
en una cuestión de carácter estratégico.
69. ¿Cuáles son las "seis grandes pérdidas" que los esfuerzos de TPM procuran minimizar?
•
•
Falla del equipo
Preparación y ajustes
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•
•
•
•
Arranques y paros menores
Velocidad reducida
Defectos de proceso
Pérdidas de producto
70. ¿Cuál es la disponibilidad del equipo si hay 12 horas disponibles por turno, 45 minutos
de falla del equipo, 45 minutos de tiempo de cambio de herramientas y 25 minutos de
tiempo de mantenimiento planeado?
45 + 45 + 25 = 115 min. fuera
Disponibilidad = 720 min . – 115 min. = 605 min. = 84.027%
71. ¿Qué tipos de mantenimiento se incluyen en el TPM y quien es responsable de su
ejecución?
Mantenimiento Autónomo
Son las actividades que los operarios de una fábrica realizan para cuidar correctamente
su área de trabajo, maquinaria, calidad de lo que fabrican, seguridad y comparten el
conocimiento que obtienen del trabajo cotidiano.
Es un pilar o proceso fundamental del TPM o Mantenimiento Productivo Total. Este pilar es
asignado al equipo de jefes de los departamentos de producción y está coordinado con
otros pilares TPM, como el mantenimiento Planificado, mejoras enfocadas, mantenimiento
de calidad, etc.
Es por eso necesario que adquieran una cultura de orden y aseo, lo cual es parte
primordial para el cumplimiento de los objetivos esperados. (Edward Nieto - 2006)
Mantenimiento Profesional
Mantenimiento de la Calidad
El mantenimiento de la Calidad se realiza en tiempo real conforme a checklist
estructurados.
72. ¿Qué es la administración visual?
Los operadores pueden usar tecnica de control visual para inspeccionar sus equipos y
hacer mas facil la determinacion de su condicion. En cualquier nivel el involucramiento
del operador deberia de contribuir al mejoramiento de la efectividad del equipo.
73. ¿Qué es el Kanban y cuales son sus objetivos?
KANBAN se define como "Un sistema de producción altamente efectivo y eficiente".
KANBAN significa en japonés: ‘etiqueta de instrucción’. Su principal función es ser una
orden de trabajo, es decir, uun dispositivo de dirección automático que nos da
información acerca de que se va ha producir, en que cantidad, mediante que medios y
como transportarlo.
KANBAN cuenta con dos funciones principales: control de la producción y mejora de
procesos. Por control de la producción se entiende la integración de los diferentes
procesos y el desarrollo de un sistema JIT. La función de mejora continua de los procesos
se entiende por la facilitación de mejora en las diferentes actividades, así como la
Página 26 de 28
eliminación del desperdicio, reducción de set-up, organización del área de trabajo,
mantenimiento preventivo y productivo, etc.
KANBAN se enfoca a (en producción):
1. Poder empezar cualquier operación estándar en cualquier momento.
2. Dar instrucciones basados en las condiciones actuales del área de trabajo.
3. Prevenir que se agregue trabajo innecesario a aquellas ordenes ya empezadas y
prevenir el exceso de papeleo innecesario.
Y en movimiento de materiales.
1. Eliminación de sobreproducción.
2. Prioridad en la producción, el KANBAN con más importancia se pone primeto que los
demás.
3. Se facilita el control de material.
NOTA:***KANBAN sólo puede aplicarse en fábricas que impliquen producción repetitiva.
Antes de implementar KANBAN es necesario desarrollar una producción "labeled/mixed
production schedule" para suavizar el flujo de material (ésta debera ser practicada en la
línea de ensamble final). No funcionará si existe una fluctuación muy grande entre la
integración de los procesos. Se creará desorden y se tendrá que implementar sistemas de
reducción de set-ups, de lotes pequeños, así también ayudarse de herramientas de
calidad para poder introducir KANBAN
74. ¿Para que sirve el trabajo estandarizado?
•
•
•
•
•
•
•
Documentan la mejor manera de hacer el trabajo, en forma más fácil y segura.
Preservan el Know How y experiencia para hacer el trabajo que puede perderse al irse
los empleados
Proporcionar un método de evaluar el desempeño
Proporcionan una base para mantenimiento y mejora
Son la base de la capacitación y auditoria
Método para prevenir la recurrencia de errores
Minimizan la variabilidad
75. ¿Para que sirven los Poka Yokes?
Un poka yoke (en japonés, literalmente a prueba de errores) es un dispositivo
(generalmente) destinado a evitar errores; algunos autores manejan el poka yoke como
un sistema anti-tonto el cual garantiza la seguridad de los usuarios de cualquier
maquinaria, proceso o procedimiento, en el cual se encuentren relacionados, de esta
manera, no provocando accidentes de cualquier tipo; originalmente que piezas mal
fabricadas siguieran en proceso con el consiguiente costo. Estos dispositivos fueron
introducidos en Toyota en la década de los 60, por el ingeniero Shigeo Shingo dentro de lo
que se conoce como Sistema de Producción Toyota. Aunque con anterioridad ya existían
poka yokes, no fue hasta su introducción en Toyota cuando se convirtieron en una
técnica, hoy común, de calidad.
Afirmaba Shingo que la causa de los errores estaba en los trabajadores y los defectos en
las piezas fabricadas se producían por no corregir aquéllos. Consecuente con tal premisa
cabían dos posibilidades u objetivos a lograr con el poka-yoke:
Página 27 de 28
•
•
Imposibilitar de algún modo el error humano; por ejemplo, los cables para la recarga
de baterías de teléfonos móviles y dispositivos de corriente continua sólo pueden
conectarse con la polaridad correcta, siendo imposible invertirla, ya que los pines de
conexión son de distinto tamaño o forma.
Resaltar el error cometido de tal manera que sea obvio para el que lo ha cometido.
Shingo cita el siguiente ejemplo: un trabajador ha de montar dos pulsadores en un
dispositivo colocando debajo de ellos un muelle; para evitar la falta de éste último en
alguno de los pulsadores se hizo que el trabajador cogiera antes de cada montaje dos
muelles de la caja donde se almacenaban todos y los depositase en una bandeja o
plato; una vez finalizado el montaje, el trabajador se podía percatar de inmediato del
olvido con un simple vistazo a la bandeja, algo imposible de hacer observando la caja
donde se apilaban montones de muelles.
Actualmente los poka yokes suelen consistir en:
• un sistema de detección, cuyo tipo dependerá de la característica a controlar y en
función del cual se suelen clasificar, y
• un sistema de alarma (visual y sonora comúnmente) que avisa al trabajador de
producirse el error para que lo subsane.
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