FASE - Presentación de PowerPoint

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FASE - Presentación de PowerPoint Powered By Docstoc
					 Curso de actualización
 en Ingeniería de calidad

I. IX. FASE DE MEJORA


 Dr. Primitivo Reyes Aguilar / febrero 2009


                                              1
                       http://learnsigma.com/summary-of-
                          the-six-sigma-improve-stage/


IX. FASE DE MEJORA

A. MÉTODOS LEAN

B. MÉTODOS ESTADÍSTICOS DE SEIS SIGMA



                                                     2
Introducción
   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

                                                             3
                 FASE DE MEJORA
                          Causas
                           raíz                        Técnicas de
 Diseño de                                              creatividad
experimentos                                Tormenta de
                                               ideas
      Optimización               Ideas                 Metodología
                                                           TRIZ


Efecto de X's        Generación de soluciones
 en las Y =
   CTQs

                      Evaluación de soluciones
                     (Fact., ventajas, desventajas)




                              ¿Solución
                        No     factible?

                                      Si

                         Implementación de
                      soluciones y verificación
                           de su efectivdad



                              Soluciones
                              verificadas
                                                                      4
IX.A MÉTODOS LEAN
1. Las 5S’s
2. Kanban - Jalar
3. Poka Yokes
4. SMED cambios rápidos
5. Flujo continuo (CFM)
6. Manufactura respuesta rápida (QRM)
7. Kaizen
8. Teoría de restricciones (TOC)
                                        5
6
1. Las 5 S’s
   Seiri (sort, clasificar)

   Seiton (Straighten, ordenar)

   Seiso (shine, limpiar)

   Seiketsu (standardize, estandarizar)

   Shitsuke (sustain, self-discipline, disciplinar
                                                      7
Beneficios
 Mejor flujo y calidad de producción
 Eficiencia mejorada
 Mejor seguridad y eficiencia
 Menor inventario
 Menor tiempo de búsqueda, mats. e info,
 Condiciones más ergonómicas
 Espacio ahorrado
 Controles visuales

                                            8
       Las 5S´s

Es una metodología enfocada a lograr orden y

 la limpieza en todas las áreas de la empresa

       (oficinas, fábrica, almacén, etc.)

   Creando una disciplina que a la larga se

  convierta en cultura y en práctica común.
                                                9
Beneficios al aplicar las 5S´s
    Los “Ocho ceros”
    1. Desperdicios
    2. Accidentes




0   3. Tiempos Muertos
    4. Defectos

    5. Desperdicio en cambios
    6. Retrasos

    7. Insatisfacciones de Clientes
    8. Pérdidas ($$$)                 10
Visión General de las 5S´s

        1.              2.
                      ORDEN
 ORGANIZACIÓN

                 5
                 .
             DISCIPLINA

    4
    .                   3
   ESTANDA-
                         .
   RIZACION          LIMPIEZA



                                11
     Las 5S’s

   Seiri, Seiton, Seiso, Seiketsu, Shitsuke

   Seiri = Organización
    Deshacerse de todo lo innecesario del área de trabajo, si
     hay duda usar Tarjetas Rojas, ahorrar espacio

   Seiton = Orden
    Tener las cosas en el lugar o distribución correcta,
      visualmente bien distribuidas e identificadas, ahorrar
      tiempo de búsqueda. Contornos, pintura, colores.

                                                                12
Las 5S’s

   Seiso = Limpieza
    Crear un espacio de trabajo impecable, ahorrar espacio y
     elevar la moral y la imagen

   Seiketsu = Estandarización
    Establecer los procedimientos para mantener las tres S’s
      anteriores. Administración visual, usar colores claros,
      plantas, etc.

   Shitsuke = Disciplina
    Crear disciplina (repetición de la práctica)
                                                                13
    Resistencia al cambio, se escucha:
•   ¿Para qué limpiar si se ensucia de nuevo?

• Ya tenemos organización y orden

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

Para vencer la resistencia:

• Involucrar al personal y predicar con el ejemplo
                                                     14
  Seiri, la primera S:
  Seleccionar/Organizar


Distinguir entre lo que es

Necesario y lo que no lo es


                              15
     Seiri, la primera S:
    Seleccionar/Organizar
                     * Sólo lo que se
                     necesita,
                     * en la cantidad que se
1. SELECCIONAR       necesita, y
                     * sólo cuando se
                     necesita.


                    * Es dejar sólo lo
                    estrictamente necesario
2. ORGANIZAR        para las operaciones
                    normales de producción
                    o de oficinas.
                                               16
                                           Nombre:
  Seiri, la primera S:                     Fecha:
                                            Localización:
  Seleccionar/Organizar                    Razón de etiqueta roja:

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

• Asignar un área especial para colocación de estos
materiales y equipos

• Colocarles una etiqueta roja y llevarlos a esta área
haciendo una relación

• Periódicamente revisar el uso futuro o actual de lo que
se almacena en el área de tarjetas rojas y tomar
decisiones
                                                               17
Implementando las 5S’s




                         18
       La cruzada de la organización
Necesidad Frecuencia de uso de las         Guardar en:
            cosas:
Baja           Sin uso en años               Deshacerse de ellas
               Uso entre 6-12 meses          Guardar a distancia

Media          Uso entre 2-6 meses         Guardarlas en un
               Uso mayor a 1 vez al mes   lugar central en el
                                           área de trabajo
Alta         Uso mayor a 1 vez por          Guardar cerca del
            semana                         área de trabajo o
             Cosas usadas diario          llevarlas consigo


                                                                     19
     Guardar las cosas Necesarias
Frecuencia de uso de las   Guardar en:
cosas:
   Uso frecuente           Tenerlas al alcance
   Uso constante           Localizarlas para
                           facil alcance y regreso
                           en donde deben ir
   Uso esporádico          Regresarlas a donde
                           pertenecen, pizarra
                           con siluetas, colores,
                           códigos, etc.
   Archivos                Número y color para
                           el archivero y orden


                                                     20
     Identificar lo innecesario
• Detrás de lockers y muebles, sobre racks

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

• Avisos obsoletos en Pizarrones, bardas o cercas

• Equipo y letreros de seguridad

• Evitar excesos y fugas de materiales y líquidos

                                                    21
      Seiton, la segunda S:
               Orden

Un lugar para cada cosa y cada cosa en

su lugar para:   Ahorrar espacio, tiempo de búsqueda

        y Facilitar la administración visual



                                                 22
  Etiquetar o señalizar, apoyos
  para la Administración visual.
Ejemplos de Orden:
• Etiquetar las carpetas (sin docs. innecesarios).

• Etiquetar espacios de almacenaje para que cada
cosa este en su lugar y haya lugar para cada cosa.

• Identificar con siluetas las herramientas y muebles
El estándar para localizar artículos, papeles,
refacciones, etc., una vez aplicadas las 5S´s
       es de menos de 30 segundos.
                                                        23
    ¿Cómo ordenar?
La distribución de planta
• Marcar pasillos y donde deben ir las cosas




                                Pasillo


Antes                          Después
                                               24
    ¿Cómo ordenar?
Los materiales en el piso
•   Estantes, mesas y carros de altura ajustable Recoger cosas
                 del piso, cansa y es peligroso




    Antes                                   Después
                                                                 25
                      Ordenar

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

• Los materiales
      • Cuadros Kanban
      • FIFO y almacenamiento contingente

• Los aceites
• Los equipos de medición
• Los letreros y avisos
                                               26
        Seiso, la tercera S:
              Limpieza


   Mantener el área de trabajo

impecable y libre de toda suciedad

                                     27
  Beneficios de la Limpieza
• Aumenta la moral del personal y su eficiencia

• Los defectos se vuelven obvios

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

• Se minimiza la probabilidad de revolver producto
• Podemos luchar por tener un ambiente limpio
      La Limpieza es inspección
                                                     28
 Las 3 etapas de la la Limpieza

1. Macro: limpieza general


2. Individual: limpieza de áreas de trabajo y
   partes específicas del equipo


3. Micro: limpieza de partes pequeñas y
   herramientas, corregir las fuentes de fugas y
   fuentes de suciedad o polvo
                                                   29
5 pasos para Implantar la limpieza
1. Determinar las metas de limpieza

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

3. Determinar los métodos de limpieza
(programa detallado de limpieza, resp. y la forma)

4. Preparar las herramientas de limpieza

5. Implantar la limpieza.
                                                     30
        Promoción de una
       Área de trabajo límpia
1. Dividir por zonas y asignar responsabilidades
   rotativas por grupos y personas, dar tiempo

2. Limpieza por equipo y área usando lista de
   verificación (pisos, colectores, conveyors, etc.)

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

4. Seguir las reglas, identificar problemas tomar
   acciones
                                                       31
   Seiketsu, la cuarta S:
       Estandarización


Mantener las tres primeras S´s:
   • Selección/Organización
      • Orden y Limpieza

                                  32
         Beneficios de la
         Estandarización
• No se regresa a las viejas condiciones se
  mantienen gracias a la Administración Visual

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

• Los lugares de almacenamiento están
  organizados

• Se controlan las fuentes de suciedad y basura
• Se quita el hábito de acumular cosas innecesarias
                                                      33
  Recomendaciones

1. Es altamente recomendable que en la
 elaboración de los estándares participen
quienes deben de realizar las actividades
de las primeras 3S´s


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


                                                  34
      Shitsuke, la quinta S:
            Disciplina


   Hábito de mantener correctamente
los procedimientos adecuados, buscando
           la mejora continua


                                  35
   Importancia de la Disciplina:
1. Los procedimientos correctos son un hábito

2. Todo el personal ha sido entrenado adecuadamente

3. Todos el personal ha comprado el método

4. El área de trabajo esta bien ordenada y se manejan
los estándares

5. Se busca la mejora continua.
                                                        36
    Formación de hábito
• Estandarizar (sistematizar) el comportamiento si
quieres buenos resultados

• Hacer que todos participen y después trabajar en
la implantación (5S’s 3’, 5’ o 10’)

• Hacer que cada quien sienta responsabilidad por
lo que hace

• Asegurar que no falle la comunicación, clarificar
las ideas y reconfirmar
                                                      37
   La disciplina no es visible ni
      Puede medirse, pero:

Existe en la mente y la voluntad de las personas y
     solo su conducta muestra su presencia.

        Es una actitud de intolerancia al
       desorden, la falta de organización y
                  las pérdidas.



                                                     38
Las 5 S’s : En la oficina


   La oficina es una

   Fabrica de papel


                            39
40
         Pasos para una oficina
                Más eficiente
• Mantener una oficina ordenada, con trabajo en
equipo y papelería estandarizada

•Hacer un programa de trabajo para cada empleado

• Para el caso de proyectos, poner el programa en
pizarrón para que todos sepan el estatus

• Establecer un sistema (gavetas, folders,
contenedores) para que cualquier persona pueda
identificar la fecha de vencimiento de las tareas   41
        La campaña de
       uno solo es mejor
•   Una sola localización para expedientes

• Proceso de documentos en el mismo día

• Juntas de una hora

• Memos e E-Mail de una página

• Llamadas telefónicas de un minuto

• Guardar sólo una copia del original
                                             42
Promoción de Las 5 S’s



   La campaña de las 5 S’s


                             43
      Promoción de las 5 S’s
• Es importante que el Director general tome el
liderazgo y que todos tomen parte en las 5 S’s

• Las actitudes de los gerentes es clave, si no
toman con seriedad, nadie más lo tomará

• No deben mantenerse las 5 S’s como algo
cansado debe efectuarse en etapas

• Lo importante es empezar en 5S’s y mantener el
esfuerzo
                                                   44
       Promoción de las 5 S’s
• Planeación y operación
   • Organización promocional
   • Educación
   • Juntas promocionales

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

• Actividades de 5 S’s en áreas de trabajo específicas
   • Documentación
   • Implantación
                                                         45
      Promoción de las 5 S’s

• Proyectos Kaizen
   • Organizarlos conforme sea apropiado

• Entrenamiento técnico
   • Tecnología Kaizen
   • Entrenamiento inicial
   • Seguimiento al entrenamiento

• Lanzamiento de equipos Kaizen y certificación

                                                  46
         Registros
•   Fotografías (antes, durante y después)

• Poner etiquetas fosforescentes con la “P” en área
con problema requiriendo atención

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

• Museo de las cosas antiguas (máquinas y
herramientas)
• Registrar los resultados de los proyectos Kaizen
                                                      47
     Diagnóstico y Evaluación

•   Competencias


• Patrullas y evaluación cruzada


• Uso de auditores y listas de verificación



                                              48
      Lista de verificación
•   Pisos

• Montacargas y carritos

• Contenedores y cajas en tránsito

• Equipos y maquinarias

• Accesorios de aceite

• Equipo de medición
                                     49
      Lista de verificación

•   Lugares de lubricación

• Medidores
• Tuberías y cableado

• Tableros de control

• Mesas de trabajo

• Avisos y administración de las 5S’s
                                        50
Implementación de las 5S’s
   Nivel de Filosofía (alineación con valores
    de la organización)

   Nivel de operaciones (aplicación típica)

   Nivel de proceso (un método del lugar de
    trabajo)


                                                 51
                                           52
http://www.xberry.fsnet.co.uk/Kanban.htm
2. Kanban
   Es una palabra japonesa que significa
    “señal”, es una señal para los procesos
    internos para proporcionar cierto
    producto.

   Los Kanbans normalmente son tarjetas,
    pero pueden ser banderas, espacios en
    piso, etc. Kanban proporciona controla el
    flujo de materiales
                                                53
    Empujar vs jalar

   Empujar                       Jalar
    ◦ Se basa en pronósticos       ◦ Se basa en el uso real
    ◦ Fabricar el producto           del cliente
      independientemente si        ◦ Sólo producir cuando
      la siguiente operación         los productos se
      lo requiere                    consumen




                                                              54
Kanban
   Kanban = Señal, signo
                            http://www.construsur.com.ar/Article131.html


   Punto de reorden – cuando reabastecer al
    supermercado

   Cantidad de la orden – cantidad a reabastecer al
    supermercado



                                                         55
Propósitos del Kan Ban
   Mejorar la comunicación entre procesos
   Producir en base a las demandas reales no en
    pronósticos

   Prevenir producción en exceso
   Controlar los inventarios

   Establecer prioridades de abastecimiento

   Mostrar restricciones (cuellos de botella) que
    puedan ser atendidos por Kaizen

                                                     56
Propósitos del Kan Ban
Hacer visible el flujo de materiales en relación a:
 Localidades de almacenamiento y entrega


 Cantidades estándar y tipo de contenedor
 Método o frecuencia de transporte


   Estatus de prog. De producción en Pizarrones

   Mantener involucrado al personal en
    procedimientos estandarizados

                                                      57
    Prerrequisitos del Kanban
   Suavización de la producción Programa maestro

   Nivelar la carga del programa Cambios rápidos

   Equipo capaz Mantenimiento Productivo Total
    tiempos muertos y defectos mínimos

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

   Entregas confiables de proveedores y cero
    defectos Trabajo estandarizado
                                                    58
    Sistemas tradicionales de manufactura de
    “empujar”
   Invisibilidad de problemas, distribución por
    departamentos

   Desconexión del trabajo que agrega valor de la
    demanda

   No incentiva el trabajo de equipo, más bien el
    volumen y maximizar uso de personal / equipos

   Acumula inventarios innecesarios y se avanzan
    productos con faltantes de partes
                                                     59
   SISTEMA DE EMPUJAR                     ¿Qué avance de proceso
                                          Tiene el producto M003?


                   Depto. B   WIP
                   Máquinas
                      B
    WIP                                    WIP              WIP



  Depto. A                                          Empaque
  Máquinas                          Depto. D           E
     A                                             Inspección



Materias                                                    Inventario
 primas                                                     Productos
                   Depto. C                                Terminados
                              WIP                             (200)
             WIP
                                           Retrabajos
                                                                     60
     Sistema de Manufactura de Jalar
     Kanban
   Procesos de producción disparados por la
    demanda del cliente, distribución en Celdas Mfra.

   Abastecimiento en el lugar de uso disparado por
    la demanda, directamente de proveedores

   Empleados multihabilidades, capacitados y con
    poder de decisión operativa

   Se apoya y reconoce el trabajo de equipo
                                                        61
62
63
64
SISTEMA DE JALAR                     ¿Qué avance de proceso
                                     Tiene el producto M003?
       Todo lo necesario para el
    producto M está integrado aquí
                                                               Cliente
               Celda de Mfra.
              Para la familia M


             Celdas de Manufactura
                     En U                    Cuadros
                                             Kanban


                Celda de Mfra.
               Para la familia N
EDI                                                     Embarque
                                                        Productos
                                                       Terminados
                                                         (200 en
 Proveedor
                                                        5 familias)
                                                                   65
            Kanban de producción. Tarjeta sencilla

                                                                  1.- Cuando se utiliza un
                                                                 contenedor el Kanban de
                                                             producción se coloca en el buzón
    2.- El Kanban es llevado al
   tablero de programación del
                                                                 LÍNEA DE ENSAMBLE
          proceso anterior.            BUZÓN

              TABLERO

                                   4.- Las herramientas
                                  se van preparando en
                                  el orden de recibo de
                                      los Kanban y se       FABRICACIÓN
                                  produce en la misma
                                   secuencia de recibo.
                                                      5.- Después de producir la cantidad de
3.- Los Kanban son recibidos y puestos              piezas especificadas se coloca el Kanban y
  en el tablero de programación en el                    se lleva a la localización indicada
     orden en que se van recibiendo

                                                                                           66
             Kanban de movimiento:
   2 Contenedores - autorización de movimiento

                                       BUZON
   3.- En un ciclo establecido, el
 movedor de materiales revisa el
buzón, toma el Kanban y procede a                                 LÍNEA DE ENSAMBLE
   su localización en el almacén      2.- Cuando el
    especificado en el Kanban       contenedor A esté                                  CONSUMO
                                     vacío se toma el              B           A
                                   Kanban y se lleva al
                                          buzón                  1.- Las piezas se consumen del
                                                    INICIO      contenedor A hasta que se vacíe.


                                                               5.- El contenedor lleno es entregado
             ALMACEN                                                a la localización en la línea
          SUPERMERCADO                                         especificada. El contenedor vacío A
                                                                        es reemplazado por
                                                                        el contenedor lleno.
                                       4.- Se pone el Kanban
                                        en contenedor lleno                                     67
                Sistema de señales visuales que facilitan al personal
                en la planta identificar las operaciones o
                movimientos a realizar sin procedimientos
                sofisticados


                        Tablero de avisos electrónico




                                                                  Cliente
Proveedor       Proceso       Proceso     Proceso       Proceso
                    A           B            C            D

   Flujo del proceso

                                                    Cuadros Kan Ban
   Flujo de las tarjetas


                                                                            68
 Reglas Básicas del Kanban
1. El proceso siguiente viene a retirar sólo lo que
necesita

2. Producir sólo para reponer lo que retira el
siguiente proceso

3. No enviar productos defectuosos a la siguiente
operación


                                                      69
 Reglas Básicas del Kanban
4. Las partes no deben ser producidas o
transportadas si no hay tarjeta de Kanban

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

6. El número real de partes en el contenedor
debe coincidir con la cantidad en la tarjeta
Kanban
                                                   70
71
72
73
http://www.mmpergo.com/products.htm


                                  74
3. Poka Yokes – A Prueba de Error
   Captura el error antes de que repercuta
    en producto no conforme,

   Es posible hacer inspección al 100%

   Evitan el muestreo para seguimiento y
    control


                                              75
3. Poka Yokes – Errores
   Saltar una operación

   Posicionar partes en la dirección
    equivocada

   Usar partes equivocadas de material

   Dejar floja una tuerca

                                          76
Errores humanos
 Olvido o falta de comprensión
 Identificación
 Empleados nuevos
 Errores deliberados
 Errores inadvertidos
 Lentitud
 Falta de estándares
 Errores intencionales

                                  77
                   Diferentes tipos de Errores
                                              ERRORES


                Acción                                                            Acción No
              Intencional                                                        Intencional
                                              Tipos de Error Básicos


Violación                      Equivocación                            Olvido                  Distracción



                         En las reglas
                                                                                          Falta de atención
                       • No se siguen
                                                                                              • Omisión
                   • Aplicación equivocada
                                                                                           • En el Orden
                     En el conocimiento
                                                                                           • En el tiempo
                     • Diferentes formas
   •  A la Rutina                                           Fallas en la memoria
 • A la excepciones                                          • Omisión de planes
• Actos de sabotaje                                        • Intenciones olvidadas
       Fuente: Human Error (Errores Humanos), James Reason, 1990 Cambridge Univ. Press
                                                                                                              78
     Técnicas Poka Yoke - A Prueba de
     Errores

    Técnica          Predicción                Detección
    CESE O
 SUSPENSIÓN      Cuando un error está   Cuando un error o defecto
DE ACTIVIDADES       por ocurrir             ya ha ocurrido

                   Los errores son      Los artículos defectuosos
   CONTROL           imposibles         no pueden moverse a la
                                          siguiente operación

                 Cuando algo está a     Inmediatamente cuando
 ADVERTENCIA       punto de fallar         algo está fallando



                                                                    79
Funciones básicas de un Poka Yoke

              Paro (Tipo A):
  Cuando ocurren anormalidades mayores,
 evitan cierre de la máquina, interrumpen la
                  operación.
      En algunos casos el operador tiene
  disponibles interruptores que paran el
 proceso total, si detecta errores mayores
                                               80
Cese o Suspensión de actividades:
Prevención y Detección

               Prevención:
               Algunas cámaras no funcionan cuando
               no hay luz suficiente para tomar fotos




  Detección:
  Algunas lavadoras de ropa, se apagan
  cuando se sobrecalientan

                                                        81
     Ejemplos de Poka Yokes


                         Contactos eléctricos a prueba de
                       errores, para asegurar una polaridad
                                    apropiada.




Pasadores Guía


        Cada guía tiene su propio pasador guía único.
                                                              82
Funciones básicas de un Poka Yoke
             Advertencia (Tipo B):
  Cuando ocurren anormalidades menores. Indican
   con luces o alarmas para llamar la atención del
                     personal.
  Es necesario regular intensidad, tono y volumen.
  Los defectos continúan ocurriendo hasta que se
       atienden. Algunos separan el producto
                     defectuoso.

                                                     83
 Advertencia: Prevención y Detección

Prevención:
Muchos autos tienen un sistema de alarma para
alertar al conductor de que no se ha abrochado
el cinturón de seguridad.




Detección:
Los detectores de humo alertan cuando se
detecta humo y es posible que se haya iniciado un
fuego.
                                                    84
Mecanismos de detección usados en
Poka Yokes o A Prueba de Error

 • Métodos de contacto (microswitches)
 • Métodos sin contacto (sensores)
 • Métodos de valor fijo de movimientos
   (contadores)
 • Métodos de movimientos predeterminados



                                            85
86
Cuando no se pueda realizar A Prueba de
Errores

 • Use colores y códigos de color
 • Vouchers de tarjeta de crédito (el cliente
   retiene la copia amarilla, el comerciante la
   blanca)
 • Use formas
 • Guarde diferentes tipos de partes en
   diferentes recipientes de moldes


                                                  87
Cuando no se pueda realizar A Prueba de Errores

  • Autodetección
        • Revisión de ortografía en la computadora



  • Haga que sea más fácil hacer bien las cosas
        • Listas de verificación
        • Formatos efectivos para recopilación de datos
        • Símbolos

                                                          88
Banderas rojas:
Oportunidades para error




                           89
Jerarquía en la Prueba de Error
   Diseño
               Eliminar la posibilidad de
                                            1
                        errores



                                            2
               Hacer obvio que un error
                       ocurrirá



           Hacer obvio que un error ha      3

INSPECCION           ocurrido
                                                90
      Metodología de desarrollo
           de Poka Yokes
1.Describir el defecto
   Mostrar la tasa de defectos; Formar un equipo de
    trabajo


2. Identificar el lugar donde:
Se descubren los defectos; Se producen los defectos


3. Detalle de los procedimientos y estándares de
   la operación donde se producen los defectos
                                                      91
     Metodología de desarrollo de
             Poka Yokes
4. Identificar los errores o desviaciones de los
   estándares en la operación donde se producen
   los defectos
5. Identificar las condiciones donde se ocurren los
   defectos (investigar)
6. Identificar el tipo de dispositivo Poka Yoke
   requerido para prevenir el error o defecto
7. Desarrollar un dispositivo Poka Yoke
                                                      92
   Proceso de A Prueba de Error
                                                               Identificar
Hacer un AMEF de
                              Identificar todos los        características de
  proceso para
                               errores potenciales        diseño que pueden
  Manufactura
                                                            eliminar el error



         1
                 Rediseñar para
             eliminar la posibilidad
                    de error
                     o
         2
             Rediseñar para hacer                     Revisar el diseño para
             obvio que ocurrirá un                      detectar errores
                     error                               potenciales en
                     o                                   Manufactura y
         3
             Rediseñar para hacer                           Ensamble
             obvio que ha ocurrido
                    un error

                                                                                93
94
Lean para reducción del tiempo
de preparación y ajuste, SMED
   Necesidad de producir Lotes pequeños de una
    gran variedad de productos

   Analogía con lo que sucede en los Pits

   SMED - Single Minute Exchange of Die (Shigeo
    Shingo)

   Objetivo del SMED: Reducir el tiempo de
    preparación y ajuste, desde la última pieza de
    producto anterior hasta 1a. Pieza del nuevo      95
Lean para reducción del tiempo
de preparación y ajuste SMED
 Hay tipos de preparaciones internas y externas
  Preparación interna (IED)
   Operaciones realizadas con máquina
     parada
  Preparación Externa (OED)
   Operaciones realizadas con la máquina
     operando

    Propósito: Convertir operaciones Internas a
     externas (filmar, analizar, cambiar)
                                                   96
Cambios rápidos
   Do - Identificar áreas de oportunidad de mejora.
    ◦ Máquina con tiempos de preparación o ajuste
      largos, fuente frecuente de errores, accidentes

   Plan – Documentar el proceso de preparación
    ◦ Lista de todas las actividades y pasos requeridos
      para la preparación o ajuste, duración y Muda

   Plan –Identificar todas las operaciones internas y
    externas

                                                         97
    Cambios rápidos
Do – convertir tantas operaciones internas en
  externas como sea posible
 Precalentamiento, estandarización de partes. tc.
 Administración visual, Poka Yokes


 Actividades concurrentes
 Métodos de una vuelta




                                                     98
    Cambios rápidos
Do – convertir tantas operaciones internas en
  externas como sea posible
 Precalentamiento, estandarización de partes. tc.


   Administración visual, Poka Yokes

   Actividades concurrentes

   Métodos de una vuelta

                                                     99
 Cambios rápidos
Do – Reducir tiempos de los procesos externos
 Inventarios de partes a la mano


Plan - Crear un nuevo mapa del proceso

Do – Probar los cambios y Actuar – si es necesario




                                                     100
Programa de trabajo




                      101
102
103
A.5 FLUJO CONTINUO
DE MANUFACTURA




                     104
Flujo continuo de manufactura




     http://www.emsstrategies.com/dd080105article.html
                                                         105
Flujo continuo de manufactura
En CFM el material se mueve una pieza a un
  tiempo, con tasa det. por demanda del cliente,
  Takt Time sin:
 Problemas de calidad
 Preparaciones y ajustes
 Fallas en maquinas


 Distancias y transporte
 Áreas de apilado
 Inventarios WIP


                                                   106
A.6 MANUFACTURA DE
RESPUESTA RÁPIDA
(QRM)
Combina los sistemas computacionales
ERP, MRP II con los métodos Lean

                                       107
http://www.networkdyn.com/ltrprogram.html




                                            108
Quick Response Manufacturing
   Cambiar la mentalidad de la gerencia

   Completar la tarea en un tiempo de proceso
    mínimo

   Operar los recursos críticos al 80% y no al
    100%

   Reducción del tiempo de proceso y entrega

                                                  109
Quick Response Manufacturing
   Instalar el sistema de control de materiales
    POLCA
    ◦ Combina Jalar y Empujar en el sistema “Paired Cell
      Overlapping Loops of Cards with Autorization”

 Mover a los proveedores a QRM
 Educar a los clientes en QRM


 Celdas de respuesta rápida por familias de
  productos
 QRM orienta a la empresa a un verdadero Lean

                                                           110
111
112
Utilizan el ciclo de mejora, PHVA


  ACTUAR


             A   P

             c   D
 VERIFICAR              HACER




                                     113
   El procedimiento Kaizen (1-5 D)
1. Observar el proceso actual y el tiempo que
   toman las operaciones

2. Analizar el proceso actual

3. Generar ideas para eliminar desperdicios e
   implementar una nueva secuencia de trabajo.
  - Herramientas de análisis de problemas.
  - Revisar el plan y la nueva secuencia de trabajo

                                                      114
  El procedimiento Kaizen
4. Implementar un plan revisado

5. El supervisor / operador verifican la secuencia
   del trabajo:

   - Correr una producción completa y validar


6. Documentar la nueva operación estándar

7. Repetir el Ciclo
                                                     115
Ejemplo de proyecto Kaizen




                             116
Pasos del Kaizen
    Definición del problema, alcance y metas
    Formar y capacitar al equipo Kaizen

  Colectar datos: tiempos, takt time, trabajo
   estandarizado
  Tormenta de ideas: colectar ideas en todos los
   turnos

    Identificar prioridades
    Probar las ideas

    Verificar resultados
    Modificar el Lay Out
                                                    117
Pasos del Kaizen
    Revisar y actualizar los estándares de trabajo
    Revisar planes de acción y revisar prioridades

    Reportar a la administración
    Implementar

    Reconocer al equipo
    Seguimiento: Plan de acción, aceptación del
     cambio, lay out

    Hacer que el Kaizen sea una forma de vida
    Medir el desempeño del Kaizen
                                                      118
A.8 TEORÍA DE
RESTRICCIONES (TOC)




   http://www.maconsultora.com/Restricciones.html


                                                    119
TOC
Recomienda evaluar:

   Throughput

   Inventarios

   Gastos de operación


                          120
http://www.maconsultora.com/Restricciones.html   121
TOC
Implementación:

1. Identificar las restricciones del sistema
2. Decidir como explotar las restricciones del
  sistema
3. Subordinar cada cosa a las decisiones
  anteriores
4. Elevar las restricciones del sistema
5. Regresar al paso 1. Una vez que se ha roto
  la restricción, buscar nuevas restricciones.
                                                 122
TOC – Drum, Buffer, Rope
   Tambor (Drum): es la restricción que controla el
    paso o velocidad del proceso. El “sonido”.

   Inventario de seguridad (Buffer): es el
    inventario en proceso WIP para operar el cuello de
    botella.

   Cuerda (Rope): Es el mecanismo de
    retroalimentación que va desde el inventario de
    seguridad (Buffer) al punto de entrada de materias
    primas.

                                                         123
124
Otras técnicas de TOC
   Efecto – Causa – Efecto

   Evaporando nubes

   Árbol de prerrequisitos




                              125
Nube inicial




   http://clarkeching.blogs.com/tocsoftware/2004/08/turni
                       ng_the_ude.html

                                                            126
Conversión a Árbol de causa efecto causa
   Primero se rota 90º contra reloj, se quita la flecha de
    conflicto, cambia la dirección de las flechas y renombrar
    las etiquetas




                                                                127
Conversión a Árbol de causa efecto causa
   Se analiza ¿Qué Pasa Si? frecuentemente las mejoras a
    las especificaciones originales se descubren mientras se
    realiza el proyecto y luego se enlazan.




                                                               128
Conversión a Árbol de causa efecto causa
   Se repite para todas las entidades en la nube




                                                    129
Conversión a Árbol de causa efecto causa
   Mostrar como el conflicto causa el problema: Se dice:
   SI “Hay presión para cumplir con perimtir cambios a la
    espec. Conforme aprendemos” y “Hay presión para
    evitar camboos a la espec. Conforme aprendemos”
    ENTONCES “Hay conflicto entre clientes y
    programadores..”
   Entonces sucede el problema




                                                             130
   Árbol
    completo




               131
B. MÉTODOS ESTADÍSTICOS
DE SEIS SIGMA


9. Diseño de experimentos factoriales
10. Diseño de experimentos de Taguchi
11. Diseño de experimentos de mezclas
12. Superficies de respuesta
13. Operaciones evolutivas (EVOP)

                                        132
           http://www.uco.es/investiga/grupos
                    /hibro/hibro.html

B.9 DISEÑO DE
EXPERIMENTOS
FACTORIALES




                                          133
Antecedentes del DOE
   Ronald Fisher




                http://www.memagazine.org/backissues/membersonly/
                        july04/features/onestep/onestep.html
                                                                    134
Antecedentes del DOE
   G.E.P. Box




                 http://www.che.rochester.edu/Courses/CH
                             E246/index.html


                                                           135
136
Diseño de experimentos factoriales
   Es una prueba o serie de pruebas donde
    se inducen cambios deliberados en las
    variables de entrada de un proceso, para
    observar su influencia en la variable de
    salida o respuesta
    Entradas   Salidas (Y)   Entradas   Salidas (Y)


                                   Diseño de
           Proceso
                                   Producto



                                                      137
 Número de niveles
                                     y
 •      En Dos Niveles nos
     permite considerar
     únicamente los efectos
     lineares.
                                         1               2

                                             2 Niveles


                                 y

• En Tres Niveles hay la
  necesidad de ejecutar más
  pruebas, sin embargo, nos
  permite buscar la curvatura,       1         2             3

  es decir, los efectos                       3 Niveles

  cuadráticos.
                                                                 138
Pasos del DOE - generales
   Establecer objetivos
   Seleccionar variables del proceso

   Seleccionar un diseño experimental
   Ejecutar el diseño

   Asegurar que los datos sean consistentes con los
    supuestos
   Analizar e interpretar los resultados
   Usar / presentar los resultados (pueden orientar a
    corridas futuras)

                                                         139
Pasos del DOE - detallado
   Proceso en control, evaluar capacidad

   Determinar CTQ objetivo a mejorar

   Definir como medir la variable de respuesta

   Determinar los factores de influencia

   Determinar los niveles de experimentación

                                                  140
Pasos del DOE – detallado…
   Seleccionar diseño experimental a utilizar

   Verificar el error R&R del sistema de medición

   Planear y asignar recursos a los experimentos

   Realizar los experimentos

   Medir las unidades experimentales

                                                     141
Pasos del DOE - detallado
   De resultados identificar factores significativos

   Determinar la mejor combinación de niveles de
    factores para lograr los objetivos

   Correr un experimento de confirmación

   Establecer controles para mantener la solución

   Re evaluar la capacidad del proceso

                                                        142
Objetivos experimentales
   Comparativo: varios niveles del mismo factor

   Mejora: mejor combinación de niveles de
    factores

   Filtraje: selección de los pocos factores clave

   Superficie de respuesta: para la optimización

   Mezclas: optimizar proporción de ingredientes

                                                      143
                      Tipos de Salidas
Las salidas se clasifican de acuerdo con nuestros objetivos.
   Objetivo                          Ejemplos de Salidas
1. El Valor Meta es el Mejor
                                  Lograr un          • Dimensión de la Parte
                               valor meta con
                              variación mínima       • Voltaje
                                                     • ILD de Uretano

              Meta
2. El Valor Mínimo es el Mejor
                                 Tendencia de        • Tiempo de Ciclo
                                 salida hacia cero
                                                     • Contracción de la
                                                       Parte
                                                     • Desviación
 0
 3. El Valor Máximo es el MejorTendencia de salida •   Fuerza
                                      hacia arriba
                                                     • Durabilidad




                                                                               144
                   Tipos de Experimentos
Tipos Comunes                                                     Número Típico de
de Experimentos                         Objetivos                Factores Controlables
                                       • Encontrar los niveles de          4 o menos
1. Factorial Completo                    factor que proporcionan
(todas las combinaciones de factores
                                         los mejores resultados.
y niveles)
                                       • Construir un modelo matemático
                                         (evalúa todas las interacciones).

                                       • Encontrar los niveles de
2. Fraccional Factorial                  factor que proporcionan           5 o más
(subgrupo del número total de            los mejores resultados.
combinaciones)                         • Construir un modelo matemático
                                         (evalúa todas las interacciones).



3. Examen                              • Probar muchos factores para
                                         encntrar los pocos vitales.      7 o más
                                         (no evalúa interacciones).




                                                                                         145
                  Tipos de Experimentos
                         (continuación)
Tipos Comunes                                              Número Típico de
de Experimentos               Objetivos                   Factores Controlables
                      • Optimizar
4. Diseño Central     • Construir un modelo matemático            3 o menos
• Compuesto             cuando no haya efectos lineales
   o Box-Behnken        (Superficie de respuesta).


5. Diseño Robusto     • Optimizar
                      • Para encontrar los niveles de factores
                        a fin de reducir al mínimo la variación   5 o más
                        ante factores de ruido cambiantes.


 6. Diseño Robusto      • Optimizar
                        • Optimizar la función de un producto
    Dinámico de
                          o proceso de manufactura.
    Taguchi             • Reducir al mínimo la sensibilidad al    7 o más
    (Función Ideal)       ruido y aumentar al máximo la
                          sensibilidad a la señal de entrada.




                                                                                  146
Estrategia cuando el “Valor Meta es Mejor”

Paso 1: Encuentra los factores que
        afectan la variación. Usa estos
        factores para reducir al mínimo
        la variación.

Paso 2: Encuentra los factores que
        desplazan el promedio (y no
      afectan la variación). Usa estos
      factores para ajustar la salida
      promedio con la meta deseada.

                                                       Meta

                                                        Estrategia cuando el
                                                      “Valor Mínimo es Mejor”
                                                                         Tendencia de
                                                                          salida baja




                                                           0

                                         • El objetivo en este caso es encontrar los factores que
                                           afectan la salida promedio (tiempo). Usa estos factores para
                                           hacer que la tendencia del promedio sea baja.
                                         • Cuando se reduce la variación en la salida al mínimo,
                                           también se mejora la salida al detectar los factores que
                                           contribuyen en gran medida a la variación.
                                                                                                          147
       Respuesta de Salida
       La salida que se mide como resultado del experimento       Dimensión de la Parte
       y se usa para juzgar los efectos de los factores.
          Factores                                              A.       Tiempo de Ciclo
Las variables de entrada de proceso que se                      B.       Temp. de Moldeo
                                                                C.       Presión de Sujeción
establecen a diferentes niveles para observar                   D.       Tiempo de Sujeción
su efecto en la salida.                                         E.       Tipo de Material

                                                                    Factor                   Niveles
Niveles                                                         B. Temp. de Moldeo           600° 700°
Los valores en los que se establecen los factores.              E. Tipo de Material         Nylon
                                                                Acetal


Interacciones                                                   Tiempo x Temp:
El grado en que los factores dependen unos de otros.            El mejor nivel de tiempo
Algunos experimentos evalúan el efecto de las                   depende de la
interacciones; otros no.                                        temperatura establecida.
                                                              Corridas     A    B      C    D    E    Datos
Pruebas o Corridas Experimentales                                1         -1   -1     -1   -1   -1

Las combinaciones de pruebas específicas de factores y           2         -1   -1     +1   +1   +1
                                                                  3        -1   +1     -1   +1   +1
niveles que se corren durante el experimento.                    .
                                                                 .


                                                         -1=Nivel Bajo               +1=Nivel Alto


                                                                                                              148
    Comprobación de los residuos
Al graficar los residuales contra los valores de respuesta en el tiempo u otra variable
predictiva, se pueden presentar los patrones siguientes:

               Modelo X1              La varianza se                Requiere un término
               Adecuado              incrementa con X2             cuadrático agregado a
               X2




Si el comportamiento de los residuos no es el esperado, se pueden intentar
transformaciones en los datos de respuesta para normalizarlos y obtener un mejor
modelo.
                                                                                           149
Efecto de la curvatura




                         150
   Los Factores Pueden Afectar...
1. La Variación del Resultado                3. La Variación y el Promedio
                                                 Temp
                        Tiempo de
                                                 Alta
                        Ciclo Largo

                                                                             Temp
                             Tiempo de
                                                                             Baja
                             Ciclo Corto

          Dimensión de la Parte                          Dimensión de la Parte


2. El Resultado Promedio                     4. Ni la Variación ni el Promedio
                              Presión de
   Presión de                Sujeción Alta
  Sujeción Baja                                                      Ambos materiales
                                                                        producen el
                                                                      mismo resultado




            Dimensión de la Parte                         Dimensión de la Parte




                                                                                        151
Resolución: diseños experimentales
I. Se varía un factor a la vez

II. Algunos efectos principales se confunden

III. Exp. fraccionales: efectos principales
     confundidos con interacciones de 2 factores

IV. Exp. fraccionales: se confunden las
    interacciones de 2 factores entre si

                                                   152
Resolución: diseños experimentales

V. Exp. fraccionales: interacciones de 2 factores
   confundidas con interacciones de >2

VI. Exp. factoriales completos o 2 bloques



VII. Exp. factoriales completos o 8 bloques



                                                    153
Prueba e implantación de soluciones
   Probar las soluciones investigando los efectos
    secundarios que puedan afectar a otras áreas y
    después ponerlas en practica.

   Planear la implantación de las alternativas
    seleccionadas.

   Ejecutar las acciones del plan de acciones,
    comprobando su efectividad con: diagramas,
    fotos, cartas de control, Paretos, histogramas,
    etc.
                                                      154
    Verificación de resultados
   Verificar hasta obtener efectos estables ampliando
    los datos históricos como confirmación inicial.

   Comparar el efecto antes y después del proyecto
    Seis Sigma respecto al objetivo.

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

   Convertirlo en monto de ahorro en lo posible
                                                       155
Resultados de la mejora




                          156
  Verificación de resultados
          90
                                                                 90
          80                                                     80
          70                                                     70
                                                                                               MEJORA                   COSTO
COSTO     60
          50                                             Este
                                                                 60
                                                                                                                        $ 1,000
                                                                 50
$ 5,000
                                                                                                                Este
          40                                             Oeste   40                                             Oeste
          30                                             Norte   30                                             Norte
          20                                                     20
          10                                                     10
           0                                                      0
               1er trim. 2do trim. 3er trim. 4to trim.                1er trim. 2do trim. 3er trim. 4to trim.

                           A NTES                                                  DESPUES




                                                                                                                                  157
  QFD
                FASE DE ANÁLISIS
                                               Diagrama de
                                                relaciones
      Diagrama
     Causa Efecto                   Diagrama de
                                      Ishikawa
                                                Diagrama
                                                de Árbol
               Definición
             Y=X1 + X2+. .Xn

             CTQs = Ys     Medición Y,
            Operatividad   X1, X2, Xn
                                                         X's
                                                       Causas
                  Análisis del Modo y Efecto de      potenciales
                           Falla (AMEF)



                            Pruebas
                                              Llenar las últimas
                               de             Columnas del FMEA
                            hipótesis         y comprobar Hipótesis
Diagrama
 de Flujo
   del                                              X's vitales
 proceso             No        ¿Causa    Si        Causas raíz
                                Raíz?               validadas
                                                                      158
159
Diseños factoriales de dos niveles

El número de combinaciones de prueba para un
factorial completo con factores k, cada uno en
dos niveles es:


               n2k

Por lo tanto, a estos diseños se les conoce
como diseños .             k
                          2

                                                 160
         Diseño factorial completo 2K
                ALTO
                                         ALTO


Representa-                               B
ción Gráfica     B                                                        ALTO
                                         BAJO
                                                                      C
                                              BAJO
                                                     A
                                                         ALTO BAJO
                BAJO
                              A                          Factor
                       BAJO       ALTO

                                         Prueba A        B        C
                              A   B         1    -       -        -
                                            2    +       -        -
                       1      -   -         3    -       +        -
 Representa-
 ción Tabular          2      +   -         4
                                            5
                                                 +
                                                 -
                                                         +
                                                         -
                                                                  -
                                                                  +
                       3      -   +         6    +       -        +
                                            7    -       +        +
                       4      +   +         8    +       +        +
                                                                                 161
Diseño factorial completo 2K
                              Niveles
          Factores          Bajo    Alto
          Temperatura       350°     400°
          Tiempo            1min.    2min.


      Todas las combinaciones
                     Temperatura    Tiempo
       Corrida 1:      350°            1min.
       Corrida 2:      350°            2min.
       Corrida 3:      400°            1min.
       Corrida 4:      400°            2min.



                                               162
       Experimento factorial completo –
               sin interacción
   Un experimento factorial completo es un experimento donde se
    prueban todas las posibles combinaciones de los niveles de todoslos
    factores.

                                       Factor A :

                                  -1                +1

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




                                                                          163
  Experimento sin interacción

B = +1   30                         52


                   Respuesta
                   Promedio

B = -1   20                         40


          A = -1               A = +1


                                         164
Experimento sin interacción

  Respuesta
                   52

                   40
     30

      20


       A = -1   A = +1


                              165
 Modelo de regresión lineal
y   0  1 x1   2 x2  12 x1 x2
ˆ
  (20  40  30  52) / 4  35.5
 0

 ˆ
1  21/ 2  11
ˆ
 2  11/ 2  5.5
 ˆ
12  1/ 2  0.5
y  35.5  10.5 x1  5.5 x2  0.5 x1 x2
ˆ

     El coeficiente 0.5 es muy pequeño
     dado que no hay interacción
                                         166
     Gráfica de contornos – Experimentos sin
     interacción
                                                              Dirección
                                                              De ascenso
                                                              rápido

     1                                                  49
                                              46
     .5                                 40

X2                             34
     0
                     28

     -.5    22

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

                                                                   167
     Superficie de respuesta – Experimentos sin
     interacción


        Y = respuesta


                              Superficie de respuesta

                              Gráfica del modelo de regresión




X1
                        X2
       Experimento factorial completo –
               con interacción
   Un experimento factorial completo es un experimento donde se
    prueban todas las posibles combinaciones de los niveles de todoslos
    factores.

                                     Factor A :

                                -1                +1

                    +1          40                12
    Factor B :                                         Y = Respuesta
                    -1          20                50
                                                               B+1
          Efecto de A*B = {(12+20)-(40+50)}/2 = -29
                                                                B-1
                                                            A -1 +1


                                                                          169
    Interacción de dos factores
       Sin interacción      Interacción   Interacción            Interacción
                            moderada      fuerte        fuerte




Factoriales completos vs fraccionales




                                                                               170
  Experimento con interacción

B = +1   40                         12


                   Respuesta
                   Promedio

B = -1   20                         50


          A = -1               A = +1


                                         171
 Modelo de regresión lineal
y   0  1 x1   2 x2  12 x1 x2
ˆ
  (20  40  30  52) / 4  30.5
 0

 ˆ
1  2 / 2  1
ˆ
 2  18 / 2  9
 ˆ
12  58 / 2  29
y  30.5  1x1  9 x2  29 x1 x2
ˆ

 El coeficiente -29 es muy grande representando
 la interacción
                                                  173
 Gráfica de contornos                                       Dirección
                                                            De ascenso
                                                            rápido




     1                                                 49
           25                                43
     .5
                                        40
X2                         31    34
     0
                  28

     -.5

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

                                                                   174
 Superficie de respuesta – Experimentos
con interacción



                   Superficie de respuesta

                   Gráfica del modelo de
                   regresión




                                             175
         Tabla ANOVA – Experimento de
              Tratamiento Térmico
Origen   DF    SS Sec    SS Aj    MS Aj      F       P    La Temperatura
                                                          es significativa.
Temp      1   162.000   162.00   162.00   46.29   0.002
                                                           El Tiempo, por
Tiempo    1     2.000    2.000    2.000    0.57   0.492    sí solo, no es
                                                           significativo.
Temp*     1    72.000   72.000   72.000   20.57   0.011
Tiempo
                                                          El Tiempo, en
Error     4    14.000   14.000    3.500                   combinación
                                                          con la
Total     7   250.000                                     Temperatura,
                                                          es significativa.




                                                                              176
Modelo de regresion




                      177
                Gráficas factoriales de efectos
                principales e interacciones
                Main Effects Plot (data means) for Res



           -1                      1       -1                1



      90


      88
Res




      86


      84

                                                                                  Interaction Plot (data means) for Res
      82
                      A                                  B


                                                                                                                          A
                                                                                                                              -1
                                                                                                                               1

                                                                        90


                                                                 Mean

                                                                        85




                                                                        80


                                                                             -1                                 1
                                                                                               B


                                                                                                                                   178
              Gráficas de contornos y de
              superficie de respuesta
                Contour Plot of Res
    1                                     82.5
                                          85.0
                                          87.5
                                          90.0
                                          92.5

    0
B




                                                                     Surface Plot of Res

    -1

         -1              0            1
                                                       95
                        A
                                                       90



                                                 Res   85



                                                       80                                          1

                                                                                           0
                                                            -1
                                                                                               B
                                                                        0             -1
                                                                 A               1




                                                                                                       179
180
Ejemplo
Johnson y Leone describen un experimento realizado para investigar la torcedura de placas de
cobre. Los dos factores estudiados fueron la temperatura y el contenido de cobre de las placas.
La variable de respuesta fue de una medida de la cantidad de torcedura. Los datos fueron los
siguientes:

                         Contenido de cobre
                           (%)
   Temperatur                    40                60             80            100
      a (°C)
          50                  17, 20            16, 21 24, 22                 28, 27
          75                   12, 9            18, 13 17, 12                 27, 31
         100                  16, 12            18, 21 25, 23                 30, 23
         125                  21, 17            23, 21 23, 22                 29, 31
                                                                                       181
           Ejemplo
a) A un nivel de significancia del 5% identificar si hay los factores o las interacciones son significativas
b) Obtener los residuos y hacer una prueba de normalidad, comentar la adecuación del modelo
c) Determinar los efectos de los factores principales y de las interacciones
d) Obtener las gráficas factoriales e identificar en cuales seleccionar los diferentes niveles
e) Si se quiere minimizar la torcedura, ¿en que niveles conviene operar el proceso?
f) Suponga que no es sencillo controlar la temperatura en el medio ambiente donde van a usarse
las placas de cobre ¿Este hecho modifica la respuesta que se dio en el inciso d?

                                                                                                               182
                                                                    Ejemplo: fórmulas
SS   T     SS       A        SS              B     SS             AB       SS    E

Grados .de .libertad                                      .totales               abn  1
Grados .de .libertad                                      .de . A  a  1
Grados .de .libertad                                      .de . B  b  1
Grados .de .libertad                                      .de . AB  ( a  1)( b  1)
Grados .de .libertad                                      .de . Error                an ( n  1)
               a              b                n
                                                                      y ... 2
SS   T       å å å
              i 1           j 1          k 1
                                                          y   2
                                                              ijk   
                                                                      abn
             1            a
                                                 y ... 2
SS   A    
            bn
                     å   i 1
                                    y    2
                                        i ..   
                                                 abn
             1            a
                                                     y ... 2
SS   B    
            an
                         å
                         i 1
                                    y    2
                                        . j.       
                                                     abn
      1              a          b
                                                            y ... 2
SSs 
      n
                   åå
                   i 1       j 1
                                               y   2
                                                   ij .   
                                                            abn
SS   AB    SS           S     SS                 A       SS           B

SS   E     SS       T        SS              A      SS            B        SS   AB    SS   T    SS   S



                                                                                                               183
         Tabla ANOVA
General Linear Model: datos versus Temp, Cobre
Factor     Type Levels Values
Temp      fixed      4 50 75 100 125
Cobre     fixed      4 40 60 80 100
Analysis of Variance for datos, using Adjusted SS for Tests
Source       DF     Seq SS     Adj SS     Adj MS       F    P
Temp          3 156.094 156.094           52.031 7.67 0.002
Cobre         3 698.344 698.344 232.781 34.33 0.000
Temp*Cobre 9 113.781 113.781              12.642 1.86 0.133
Error        16 108.500 108.500            6.781
Total        31 1076.719
                                                                184
Resultados




             185
Resultados




             186
187
Otros diseños experimentales
   Diseños de superficie de respuesta (RSM-
    CCD)

   Diseños robustos (Taguchi)

   Diseños de filtraje de (Plackett Burman)

   Análisis evolutivo (EVOP)

   Diseños de mezclas (Simplex, Centroide)

                                               188
Diseño de Packett Burman




                           189
Diseño Fraccional




                    190
   Resultados del experimento
Analysis of Variance for Rend-%, using Adjusted SS for Tests

Source        DF Seq SS Adj SS Adj MS        F     P
Temperatura    1    8.00   8.00    8.00 5.82 0.073
Presion        1 72.00 72.00 72.00 52.36 0.002
Concentracion 1 1104.50 1104.50 1104.50 803.27 0.000
Error          4    5.50   5.50    1.38
Total          7 1190.00


S = 1.17260   R-Sq = 99.54%   R-Sq(adj) = 99.19%




                                                               191
                    B.10 DISEÑO DE
                    EXPERIMENTOS TAGUCHI




http://www.qsconsult.be/E
       STaguchi.htm

                                           192
Método Taguchi – Función de
pérdida




        http://www.qsconsult.be/E
               STaguchi.htm

                                    193
Método Taguchi – Factores en un
proceso




           http://www.qsconsult.be/E
                  STaguchi.htm
                                       194
  Diseño de experimentos de Taguchi
      Número de condiciones                   Número de factores o efectos maximo
      experimentales(renglones)               que se pueden analizar y número de
      lineas o pruebas.                       columnas

L4                4                                       3
L8                8                                       7
L12               12                                      11
L16               16                                      15
L32               32                                      31
L64               64                                      63

                    No.   A    B    C    D    E    e    e Resina Concen.      Tiempo Humedad Presión    Yi
                      1    1    1    1    1    1    1    1 Tipo I 5%          10 seg. 3% 800 psi.      0.49
                      2    1    1    1    2    2    2    2 Tipo I 5%          10 seg. 5% 900 psi.      0.42
                      3    1    2    2    1    1    2    2 Tipo I 10%         15 seg. 3% 800 psi.      0.38
                      4    1    2    2    2    2    1    1 Tipo I 10%         15 seg. 5% 900 psi.      0.30
                      5    2    1    2    1    2    1    2 Tipo II 5%         15 seg. 3% 900 psi.      0.21
                      6    2    1    2    2    1    2    1 Tipo II 5%         15 seg. 5% 800 psi.      0.24
                      7    2    2    1    1    2    2    1 Tipo II 10%        10 seg. 3% 900 psi.      0.32
                      8    2    2    1    2    1    1    2 Tipo II 10%        10 seg. 5% 800 psi.      0.28
                                                                                                          195
    Diseño de experimentos de Taguchi
Efecto      SS          G.L.       V              Fexp.       % Contrib.
     A        0.03645          1        0.03645      58.32*      57.59
     B         0.0008          1        0.0008        1.28       0.28
     C        0.01805          1        0.01805     28.88**      28.01
     D         0.0032          1        0.0032        5.12       4.14
     E        0.00245          1        0.00245       3.92       2.93
    Error     0.00125          2       0.000625                  7.03

    Total     0.0622           7                                  100


                                                  Efecto       Nivel 1               Nivel 2
                                                    A A1avg. = A1/4 =0.3975 A2avg. = A2/4 =0.2625
                                                    B         B1avg =0.3400         B2avg =0.3200
                                                    C         C1avg =0.3775         C2avg =0.2825
                                                    D         D1avg =0.3500         D2avg =0.3100
                                                    E         E1avg =0.3475         E2avg =0.3125

                                                                                                    196
Diseño de experimentos de Taguchi
Gráficas lineales arreglo ortogonal
Columna        1      2      3      4      5      6      7
          Col (1)     3      2      5      4      7      6
                 Col (2)     1      6      7      4      5
                        Col (3)     7      6*     5      4
                               Col (4)     1      2      3
                                      Col (5)     3      2
                                             Col (6)     1
                                                    Col (7)


                                       1




                         3                     5       . 7




                  2               6                              4


                                                                     2


                                           3

                                                             5
                              1                                          4


                                               6
                                                                             197
                                                                         7
  DOE Taguchi con interacciones
          1       2         3       4         5         6       7
No.   A       B       AXB       D       AxD       AxC       G
  1       1       1         1       1         1         1       1
  2       1       1         1       2         2         2       2
  3       1       2         2       1         1         2       2
  4       1       2         2       2         2         1       1
  5       2       1         2       1         2         1       2
  6       2       1         2       2         1         2       1
  7       2       2         1       1         2         2       1
  8       2       2         1       2         1         1       2

                                                                                            Arreglo
                                                                Arreglo                     Externo
                                                                Interno


                                                                A     B   C   Resp1 Resp2
                                                                1     1   1   19.0   16.0
                                                                1     1   1   18.4   18.0
                                                                1     2   2   17.5   17.0
                                                                1     2   2   18.6   17.5
                                                                2     1   2   19.3   17.0
                                                                2     1   2   19.1   18.5
                                                                2     2   1   18.4   16.0
                                                                2     2   1   17.0   16.5

                                                                                                  198
DOE Taguchi con interacciones




       http://www.npd-solutions.com/robust.html
                                                  199
http://www.scielo.br/scielo.php?pid=S0103-
50532006000300025&script=sci_arttext&tln
                   g=en


                                             B.11 DISEÑO DE
                                             EXPERIMENTOS
                                             DE MEZCLAS



                                                      http://www.statease.com/clas_mix.html
                                                                                              200
Diseños de experimentos de
mezclas - propósitos
 Seleccionar diseños Simplex
 Seleccionar el modelo adecuado de mezclas


 Generar gráficas de contornos en el espacio
  triangular
 Diseñar con variables de mezcla restringidas


 Optimizar las fórmulas del producto
 Filtrar componentes dela mezcla


                                                 201
DOE de mezclas




   X1      X2      X3    Rendimiento
    0       0       1                             ( q  m  1)!
    0       0.333   0.667               Puntos 
    0       0.667   0.333                          m !( q  1)!
    0       1       0                   X1  X 2  X 3  1
    0.333   0       0.667
                                                    q

                                                   å
    0.333   0.333   0.333
    0.333   0.667   0                   E (Y )           i   Xi
    0.667   0       0.333                          i 1

    0.667   0.333   0
    1       0       0
            X2
                                                                   202
    DOE de mezclas - ejemplo
   Ejemplo: Se tienen 3 componentes y m=2 niveles,
    X1=polietileno, X2=Poliestireno, X3=polipropileno mezclados
    para formar fibras, de las cuales se mide la elongación en dos
    réplicas
    X1           X2       X3      Rendimiento
    0            0        1       16.8, 16
    0            0        0.5     10.0, 9.7, 11.8
    0            1        0       8.8, 10.0
    0.5          0        0.5     17.7, 16.4, 16.6
    0.5          0.5      0       15.0, 14.8, 16.1
    1            0        0       11.0, 12.4
                 X2


                                                                     203
DOE de mezclas - ejemplo
               Minitab: Regression for Mixtures: Resp versus A, B, C
 Est. Regression Coefficients for Resp (component proportions)
Y=11.7X1+9.4X2+16.4 X3 + 17.4X1X2 + 12X1X3 –12.2 X2X3
  Term                       Coef         SE Coef            T         P               VIF
  A                        11.70           0.4941            *         *           1.500
  B                          9.40          0.4941            *         *           1.500
  C                        16.40           0.4941            *         *           1.500
  A*B                      17.40           2.4207       7.19 0.000                 1.500
  A*C                      12.00           2.4207       4.96 0.003                 1.500
  B*C                     -12.20           2.4207 -5.04 0.002                      1.500
                   S = 0.69881                       PRESS = 11.720
R-Sq = 97.44%                  R-Sq(pred) = 89.78%                 R-Sq(adj) = 95.31%
         Como b3 > b1 > b2 se concluye que el componente 3 produce la mayor
          elongación
         Como b12 y b13 son positivos la mezcla de componentes 1 y 2 así como 2 y 3
          aumenta la elongación
         Como b23 es negativo la mezcla de los componentes 2 y 3 tiene efectos
          antagónicos en la mezcla                                                           204
  http://blog-di-j.blogspot.com/2007/10/factorial-
             and-response-surface.html




B.12 DISEÑOS DE
SUPERFICIE DE
RESPUESTA (RSM)



                 http://www.dynardo.de/website.php?id=/index/english/
                           events/trainings/optimization.htm    205
RSM: Trayectoria de ascenso rápido




                      Trayectoria de ascenso rápido
                  Respuesta




                                         Pasos


                                                 206
Tipos de superficies de respuesta




                                    207
Diseños Central Compuesto (CCD)
   Circunscrito (CCC), con centro en las
    caras (CCF) y inscrito (CCI)




                   k          k          k 1    k
         Y   0  å  i X i  å  ii X  å
                                    i
                                     2
                                                å X X ij   i   j   
                  i 1       i 1        i 1   j 2
                                                                         208
              Trayectoria de ascenso rápido
          Respuesta
                                                                       Ejemplo de CCD

                                       Pasos
              del Proceso                      codificadas            Rendimiento

Corrida      Tiempo (min.)   Temp.(ºF)             X1         X2          Y2

  1                   80       170                 -1          -1        76.5

  2                   80       180                 -1          1         77.0

  3                   90       170                 1           -1        78.0

  4                   90       180                 1           1         79.5

  5                   85       175                 0           0         79.9       Puntos axiales en 1.414
  6                   85       175                 0           0         80.3

  7                   85                           0           0         80.0
                               175
  8                   85                           0           0         79.7
  9                   85       175                 0           0         79.8
                               175
  10             92.07                           1.414          0        78.4
                               175
  11             77.93                           -1.414         0        75.6
                               175
  12              85
                              182.07
                                                    0        1.414       78.5                           Réplicas en (0,0)
  13              85                                0        -1.414      77.0
                              167.93                                                                    para el error puro
                                                                                                                  209
                                                                                Ejemplo de CCD
                         Estimated Regression Coefficients for Y

                         Term             Coef         SE Coef            T                P
                         Constant       79.940         0.11896      671.997            0.000
                         A               0.995         0.09405       10.580            0.000 Si P<0.05
                         son signif.
                         B               0.515         0.09405        5.478            0.001
                         A*A            -1.376         0.10085      -13.646            0.000
                         B*B            -1.001         0.10085       -9.928            0.000
                         A*B             0.250         0.13300        1.880            0.102
                      Source            DF    Seq SS       Adj SS      Adj MS      F                    P
                      Regression         5   28.2478      28.2478     5.64956 79.85                 0.000
                        Linear           2   10.0430      10.0430     5.02148 70.97                 0.000
                        Square           2   17.9548      17.9548     8.97741 126.88                0.000

     x1 
    x 
x   2
    ...                                                                                  Diseño central compuesto
         
     xk 
         
       ˆ
     1                                                                               Contour Plot of Y                                        Surface Plot of Y
         
       ˆ
     
                                                                                                                75
                 0.995                                                                                        76
b   2               
                                                                          1
                                                                                                                77

                 0.515 
                                                                                                                78
    ... 
                                                                                                                         80.5
                                                                                                                79       79.5


     
       ˆ
                                                                                                                80       78.5


     k                                                                  0
                                                                      B




                                                                                                                         77.5

                                                                                                                         76.5
                                                                                                                     Y
        ˆ     ˆ             ˆ
      11 , 12 / 2, ..., 1k / 2
                                                                                                                         75.5
                                                                                                                         74.5

                            
                                                                                                                                                                                                        1.5
                                                                                                                                                                                                  1.0
                                                                          -1                                             73.5                                                               0.5

        ˆ         ˆ        ˆ
                                                                                                                                                                                      0.0

       / 2,  22 , .... 2 k / 2
                                                                                                                                                                                              B
                                 1.376, 0.1250 
                                                                                                                            -1.5                                                  -0.5
                                                                                                                                   -1.0   -0.5                                -1.0
                                                                                                                                                  0.0                     -1.5

B   12                        0.1250, 1.001 
                                                                                                                                                        0.5
                                                                                                                                          A                   1.0   1.5



                                                 
                                                                                  -1            0           1
                                                                                             A
      matriz.simetrica ,      ˆ
                                kk

        1           1  0.7345, 0.0917   0.995    0.389 
xs      B 1b      0.0917, 1.006   0.515    0.306 
        2           2                                                    Localización del punto óptimo
ys   0 
ˆ     ˆ    1
              xs b                                                                                                                                                                          210
           2
Selección de diseños RSM
   CCC – alta predicción , usa 5 niveles por factor
    con puntos axiales mayores al rango de (-1, 1)

   CCI – menor calidad predictiva, usa niveles
    dentro del rango (-1,1) y requiere 5 niveles por
    factor

   CCF – alta calidad predictiva, usa niveles dentro
    del rango (-1,1) y requiere 3 niveles por factor,
    poca precisión para estimar coeficientes
    cuadráticos puros

                                                       211
Diseño de Box Behnken
   Combinaciones de niveles de factores en
    los lados y el centro, por ejemplo para 3
    factores se tienen 13 experimentos:




                                                212
Diseño RSM de Box Behnken
   Requiere menos combinaciones de
    tratamientos que un CCC para 3 o 4 factores.
    El diseño Box – Behnken es rotable pero
    contiene regiones de poca calidad predictiva
    como el CCI. Requiere 3 niveles por factor




                                                   213
B.13 ANÁLISIS
EVOLUTIVO (EVOP)




  http://www.stochos.com/evop_overview.htm
                                             214
Análisis evolutivo (EVOP)
 G. Box en 1957 sugirió reemplazar la
  operación estática de un proceso con us
  sistema dinámico
 La idea fue desarrollar un método
  sistemático parqa realizar pequeños
  ajustes en las variables de control del
  proceso, evaluando sus efectos y
  ajustando el proceso en la dirección de
  mejora

                                            215
Operaciones Evolutivas (EVOP)
   Las pruebas se hacen en la fase A hasta que se establece
    un patrón. Después se centra la fase B en las mismas
    condiciones de la fase A. Este procedimiento se repite
    hasta que se encuentra un mejor resultado.




                                                           216

				
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