Transcript Las 5 S`s - Icicm.com

Curso de actualización
en Ingeniería de calidad
I. IX. FASE DE MEJORA
Dr. Primitivo Reyes Aguilar / febrero 2009
1
http://learnsigma.com/summary-ofthe-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
Diseño de
experimentos
Ideas
Optimización
Efecto de X's
en las Y =
CTQs
Técnicas de
creatividad
Tormenta de
ideas
Metodología
TRIZ
Generación de soluciones
Evaluación de soluciones
(Fact., ventajas, desventajas)
No
¿Solución
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.
ORGANIZACIÓN
2.
ORDEN
5
.
DISCIPLINA
4
.
ESTANDARIZACION
3
.
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
1. SELECCIONAR
* Sólo lo que se
necesita,
* en la cantidad que se
necesita, y
* sólo cuando se
necesita.
2. ORGANIZAR
* Es dejar sólo lo
estrictamente necesario
para las operaciones
normales de producción
o de oficinas.
16
Seiri, la primera S:
Seleccionar/Organizar
Nombre:
Fecha:
Localización:
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
cosas:
Baja


Media


Alta
Sin uso en años
Uso entre 6-12 meses
Uso entre 2-6 meses
Uso mayor a 1 vez al mes
Uso mayor a 1 vez por
semana
 Cosas usadas diario

Guardar en:


Deshacerse de ellas
Guardar a distancia
Guardarlas en un
lugar central en el
área de trabajo

Guardar cerca del
área de trabajo o
llevarlas consigo

19
Guardar las cosas Necesarias
Frecuencia de uso de las
cosas:
Guardar en:

Uso frecuente
Uso constante

Uso esporádico


Archivos


Tenerlas al alcance
 Localizarlas para
facil alcance y regreso
en donde deben ir

Regresarlas a donde
pertenecen, pizarra
con siluetas, colores,
códigos, etc.
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
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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
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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
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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
http://www.xberry.fsnet.co.uk/Kanban.htm
52
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
◦ Se basa en pronósticos
◦ Fabricar el producto
independientemente si
la siguiente operación
lo requiere

Jalar
◦ Se basa en el uso real
del cliente
◦ Sólo producir cuando
los productos se
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
Depto. B
Máquinas
B
WIP
¿Qué avance de proceso
Tiene el producto M003?
WIP
WIP
Depto. A
Máquinas
A
Depto. D
Materias
primas
WIP
Depto. C
WIP
Empaque
E
Inspección
Inventario
Productos
Terminados
(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
Todo lo necesario para el
producto M está integrado aquí
¿Qué avance de proceso
Tiene el producto M003?
Cliente
Celda de Mfra.
Para la familia M
Celdas de Manufactura
En U
EDI
Proveedor
Celda de Mfra.
Para la familia N
Cuadros
Kanban
Embarque
Productos
Terminados
(200 en
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
proceso anterior.
LÍNEA DE ENSAMBLE
BUZÓN
TABLERO
4.- Las herramientas
se van preparando en
el orden de recibo de
los Kanban y se
produce en la misma
secuencia de recibo.
3.- Los Kanban son recibidos y puestos
en el tablero de programación en el
orden en que se van recibiendo
FABRICACIÓN
5.- Después de producir la cantidad de
piezas especificadas se coloca el Kanban y
se lleva a la localización indicada
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
2.- Cuando el
su localización en el almacén
contenedor A esté
especificado en el Kanban
vacío se toma el
Kanban y se lleva al
buzón
INICIO
LÍNEA DE ENSAMBLE
B
A
CONSUMO
1.- Las piezas se consumen del
contenedor A hasta que se vacíe.
5.- El contenedor lleno es entregado
a la localización en la línea
especificada. El contenedor vacío A
es reemplazado por
el contenedor lleno.
ALMACEN
SUPERMERCADO
4.- Se pone el Kanban
en contenedor lleno
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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
Proveedor
Proceso
Proceso
Proceso
Proceso
A
B
C
D
Cliente
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
Intencional
Acción No
Intencional
Tipos de Error Básicos
Equivocación
Violación
Olvido
En las reglas
• No se siguen
• Aplicación equivocada
En el conocimiento
• Diferentes formas
A la Rutina
• A la excepciones
• Actos de sabotaje
•
Distracción
Falta de atención
• Omisión
• En el Orden
• En el tiempo
Fallas en la memoria
• Omisión de planes
• Intenciones olvidadas
Fuente: Human Error (Errores Humanos), James Reason, 1990 Cambridge Univ. Press
78
Técnicas Poka Yoke - A Prueba de
Errores
Técnica
CESE O
SUSPENSIÓN
DE ACTIVIDADES
Predicción
Detección
Cuando un error está
por ocurrir
Cuando un error o defecto
ya ha ocurrido
CONTROL
Los errores son
imposibles
Los artículos defectuosos
no pueden moverse a la
siguiente operación
ADVERTENCIA
Cuando algo está a
punto de fallar
Inmediatamente cuando
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
errores
1
2
Hacer obvio que un error
ocurrirá
Hacer obvio que un error ha
ocurrido
INSPECCION
3
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
Hacer un AMEF de
proceso para
Manufactura
1
2
3
Identificar todos los
errores potenciales
Identificar
características de
diseño que pueden
eliminar el error
Rediseñar para
eliminar la posibilidad
de error
o
Rediseñar para hacer
obvio que ocurrirá un
error
o
Rediseñar para hacer
Revisar el diseño para
detectar errores
potenciales en
Manufactura y
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
VERIFICAR
A
P
c
D
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

Inventario de seguridad (Buffer): es el

Cuerda (Rope): Es el mecanismo de
paso o velocidad del proceso. El “sonido”.
inventario en proceso WIP para operar el cuello de
botella.
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)
Proceso
Entradas
Salidas (Y)
Diseño de
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,
es decir, los efectos
cuadráticos.
1
2
3
3 Niveles
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
valor meta con
variación mínima
• Dimensión de la Parte
• Voltaje
• ILD de Uretano
Meta
2. El Valor Mínimo es el Mejor
Tendencia de
salida hacia cero
0
• Tiempo de Ciclo
• Contracción de la
Parte
• Desviación
3. El Valor Máximo es el MejorTendencia de salida •
hacia arriba
Fuerza
• Durabilidad
144
Tipos de Experimentos
Tipos Comunes
de Experimentos
1. Factorial Completo
(todas las combinaciones de factores
y niveles)
2. Fraccional Factorial
(subgrupo del número total de
combinaciones)
3. Examen
Objetivos
Número Típico de
Factores Controlables
• Encontrar los niveles de
4 o menos
factor que proporcionan
los mejores resultados.
• Construir un modelo matemático
(evalúa todas las interacciones).
• Encontrar los niveles de
factor que proporcionan
5 o más
los mejores resultados.
• Construir un modelo matemático
(evalúa todas las interacciones).
• Probar muchos factores para
encntrar los pocos vitales.
(no evalúa interacciones).
7 o más
145
Tipos de Experimentos
(continuación)
Tipos Comunes
de Experimentos
4. Diseño Central
• Compuesto
o Box-Behnken
5. Diseño Robusto
6. Diseño Robusto
Dinámico de
Taguchi
(Función Ideal)
Objetivos
Número Típico de
Factores Controlables
• Optimizar
• Construir un modelo matemático
cuando no haya efectos lineales
(Superficie de respuesta).
• Optimizar
• Para encontrar los niveles de factores
a fin de reducir al mínimo la variación
ante factores de ruido cambiantes.
• Optimizar
• Optimizar la función de un producto
o proceso de manufactura.
• Reducir al mínimo la sensibilidad al
ruido y aumentar al máximo la
sensibilidad a la señal de entrada.
3 o menos
5 o más
7 o más
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
y se usa para juzgar los efectos de los factores.
Factores
Las variables de entrada de proceso que se
establecen a diferentes niveles para observar
su efecto en la salida.
Niveles
Los valores en los que se establecen los factores.
Interacciones
El grado en que los factores dependen unos de otros.
Algunos experimentos evalúan el efecto de las
interacciones; otros no.
Pruebas o Corridas Experimentales
Las combinaciones de pruebas específicas de factores y
niveles que se corren durante el experimento.
Dimensión de la Parte
A.
B.
C.
D.
E.
Tiempo de Ciclo
Temp. de Moldeo
Presión de Sujeción
Tiempo de Sujeción
Tipo de Material
Factor
B. Temp. de Moldeo
E. Tipo de Material
Acetal
Niveles
600° 700°
Nylon
Tiempo x Temp:
El mejor nivel de tiempo
depende de la
temperatura establecida.
Corridas
A
B
1
-1
-1
-1
-1
-1
2
-1
-1
+1
+1
+1
3
.
.
-1
+1
-1
+1
+1
-1=Nivel Bajo
C
D
E
Datos
+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
Adecuado
X2
La varianza se
incrementa con X2
Requiere un término
cuadrático agregado a
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
Tiempo de
Ciclo Largo
Tiempo de
Ciclo Corto
Dimensión de la Parte
2. El Resultado Promedio
Presión de
Sujeción Baja
Presión de
Sujeción Alta
Dimensión de la Parte
3. La Variación y el Promedio
Temp
Alta
Temp
Baja
Dimensión de la Parte
4. Ni la Variación ni el Promedio
Ambos materiales
producen el
mismo resultado
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
COSTO
$ 5,000
90
80
70
80
60
60
70
Este
Oeste
Norte
50
40
30
20
10
MEJORA
50
Este
Oeste
Norte
40
30
COSTO
$ 1,000
20
10
0
0
1er trim. 2do trim. 3er trim. 4to trim.
A NTES
1er trim. 2do trim. 3er trim. 4to trim.
DESPUES
157
QFD
FASE DE ANÁLISIS
Diagrama de
relaciones
Diagrama de
Ishikawa
Diagrama
de Árbol
Diagrama
Causa Efecto
Definición
Y=X1 + X2+. .Xn
CTQs = Ys
Operatividad
Medición Y,
X1, X2, Xn
Análisis del Modo y Efecto de
Falla (AMEF)
Llenar las últimas
Columnas del FMEA
y comprobar Hipótesis
Pruebas
de
hipótesis
Diagrama
de Flujo
del
proceso
X's
Causas
potenciales
X's vitales
No
¿Causa
Raíz?
Si
Causas 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:
k
n2
Por lo tanto, a estos diseños se les conoce
como diseños .
k
2
160
Diseño factorial completo 2K
ALTO
ALTO
Representación Gráfica
B
B
ALTO
BAJO
BAJO
BAJO
BAJO
A
Prueba A
Representación Tabular
1
2
3
4
B
+
+
+
+
ALTO BAJO
Factor
ALTO
A
A
C
1
2
3
4
5
6
7
8
+
+
+
+
B
C
+
+
+
+
+
+
+
+
161
Diseño factorial completo 2K
Factores
Niveles
Bajo
Alto
Temperatura
350°
400°
Tiempo
1min.
2min.
Todas las combinaciones
Corrida 1:
Corrida 2:
Corrida 3:
Corrida 4:
Temperatura
350°
350°
400°
400°
Tiempo
1min.
2min.
1min.
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 todos los
factores.
Factor A :
Factor B :
-1
+1
+1
30
52
-1
20
40
Y = Respuesta
Efecto del factor A = (52+40)/2 - (30+20)/2 = 21
Efecto del factor B = (30+52)/2 - (20+40)/2 = 11
Efecto de A*B = (52+20)/2 – (30+40)/2 = 1
B+1
B-1
A -1 +1
163
Experimento sin interacción
B = +1
30
52
Respuesta
Promedio
B = -1
20
A = -1
40
A = +1
164
Experimento sin interacción
Respuesta
52
30
40
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
ˆ1  21/ 2  11
ˆ2  11/ 2  5.5
ˆ12  1/ 2  0.5
ˆ  35.5  10.5 x1  5.5 x2  0.5 x1 x2
y
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
40
.5
X2
46
34
0
-.5
-1
28
22
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 todos los
factores.
Factor A :
Factor B :
-1
+1
+1
40
12
-1
20
50
Efecto de A*B = {(12+20)-(40+50)}/2 = -29
Y = Respuesta
B+1
B-1
A -1 +1
169
Interacción de dos factores
Sin interacción
Interacción
moderada
Interacción
fuerte
Interacción
fuerte
Factoriales completos vs fraccionales
170
Experimento con interacción
B = +1
40
12
Respuesta
Promedio
B = -1
20
A = -1
50
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
ˆ1  2 / 2  1
ˆ2  18 / 2  9
ˆ12  58 / 2  29
ˆ  30.5  1x1  9 x2  29 x1 x2
y
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
0
34
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
Temp
1
162.000
162.00
162.00
46.29
0.002
Tiempo
1
2.000
2.000
2.000
0.57
0.492
Temp*
Tiempo
1
72.000
72.000
72.000
20.57
0.011
Error
4
14.000
Total
7
250.000
14.000
3.500
La Temperatura
es significativa.
El Tiempo, por
sí solo, no es
significativo.
El Tiempo, en
combinación
con la
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
86
84
Interaction Plot (data means) for Res
82
A
B
A
-1
1
90
Mean
Res
88
85
80
-1
1
B
178
Gráficas de contornos y de
superficie de respuesta
Contour Plot of Res
B
1
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
0
Surface Plot of Res
-1
-1
0
1
95
A
90
Res
85
1
80
0
-1
A
B
-1
0
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
a (°C)
40
60
80
100
50
17, 20
16, 21 24, 22
28, 27
75
12, 9
18, 13 17, 12
27, 31
100
16, 12
18, 21 25, 23
30, 23
125
21, 17
23, 21 23, 22
29, 31
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
 SS
A
 SS
B
 SS
AB
E
 abn  1
Grados .de .libertad
.totales
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
SS
SS
SS
T

å å å
å
a
B
1

an
1
SSs 
n
AB
SS
E
y
2
i ..
y
2
. j.
i 1
å
i 1
åå
i 1
 SS
 SS
T
S
y
j 1
 SS
 SS
y ... 2

abn
y ... 2

abn
b
a
2
ijk
y ... 2

abn
a
A
y
k 1
j 1
i 1
1

bn
SS
n
b
a
 an ( n  1)
A
2
ij .
A
y ... 2

abn
 SS
 SS
B
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 (RSMCCD)

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 factores o efectos maximo
que se pueden analizar y número de
columnas
Número de condiciones
experimentales(renglones)
lineas o pruebas.
L4
L8
L12
L16
L32
L64
3
7
11
15
31
63
4
8
12
16
32
64
No.
1
2
3
4
5
6
7
8
A
1
1
1
1
2
2
2
2
B
1
1
2
2
1
1
2
2
C
1
1
2
2
2
2
1
1
D
1
2
1
2
1
2
1
2
E
1
2
1
2
2
1
2
1
e
1
2
2
1
1
2
2
1
e Resina Concen.
1 Tipo I 5%
2 Tipo I 5%
2 Tipo I 10%
1 Tipo I 10%
2 Tipo II 5%
1 Tipo II 5%
1 Tipo II 10%
2 Tipo II 10%
Tiempo Humedad Presión
10 seg. 3% 800 psi.
10 seg. 5% 900 psi.
15 seg. 3% 800 psi.
15 seg. 5% 900 psi.
15 seg. 3% 900 psi.
15 seg. 5% 800 psi.
10 seg. 3% 900 psi.
10 seg. 5% 800 psi.
Yi
0.49
0.42
0.38
0.30
0.21
0.24
0.32
0.28
195
Diseño de experimentos de Taguchi
Efecto
A
B
C
D
E
Error
SS
0.03645
0.0008
0.01805
0.0032
0.00245
0.00125
Total
0.0622
G.L.
V
1
1
1
1
1
2
7
0.03645
0.0008
0.01805
0.0032
0.00245
0.000625
Fexp.
58.32*
1.28
28.88**
5.12
3.92
% Contrib.
57.59
0.28
28.01
4.14
2.93
7.03
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
2
. 7
6
4
2
3
5
1
4
6
197
7
DOE Taguchi con interacciones
1
No.
1
2
3
4
5
6
7
8
A
2
B
1
1
1
1
2
2
2
2
3
AXB
1
1
2
2
1
1
2
2
4
D
1
1
2
2
2
2
1
1
5
AxD
1
2
1
2
1
2
1
2
6
AxC
1
2
1
2
2
1
2
1
7
G
1
2
2
1
1
2
2
1
1
2
2
1
2
1
1
2
Arreglo
Externo
Arreglo
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=S010350532006000300025&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
0
0
0
0
0.333
0.333
0.333
0.667
0.667
1
X2
0
0.333
0.667
1
0
0.333
0.667
0
0.333
0
X2
X3
Rendimiento
1
0.667
0.333
0
0.667
0.333
0
0.333
0
0
( q  m  1)!
m !( q  1)!
X1  X 2  X 3  1
Puntos 
E (Y ) 
q
å
i 1
i
Xi
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/factorialand-response-surface.html
B.12 DISEÑOS DE
SUPERFICIE DE
RESPUESTA (RSM)
http://www.dynardo.de/website.php?id=/index/english/
205
events/trainings/optimization.htm
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 1
k
Y   0  å  i X i å  ii X  å
i 1
i 1
2
i
i 1
k
å X X
j 2
ij
i
j

208
Trayectoria de ascenso rápido
Ejemplo de CCD
Respuesta
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
6
85
175
0
0
80.3
7
85
0
0
80.0
8
9
85
85
0
0
0
0
79.7
79.8
10
11
12
13
92.07
77.93
85
85
1.414
-1.414
0
0
0
0
1.414
-1.414
78.4
75.6
78.5
77.0
175
175
175
175
175
182.07
167.93
Puntos axiales en 1.414
Réplicas en (0,0)
para el error puro
209
Ejemplo de CCD
Estimated Regression Coefficients for Y
Term
Constant
A
son signif.
B
A*A
B*B
A*B
Source
Regression
Linear
Square
Coef
79.940
0.995
SE Coef
0.11896
0.09405
T
671.997
10.580
P
0.000
0.000 Si P<0.05
0.515
-1.376
-1.001
0.250
0.09405
0.10085
0.10085
0.13300
5.478
-13.646
-9.928
1.880
0.001
0.000
0.000
0.102
DF
5
2
2
Seq SS
28.2478
10.0430
17.9548
Adj SS
28.2478
10.0430
17.9548
Adj MS
F
5.64956 79.85
5.02148 70.97
8.97741 126.88
 x1 
x 
x   2
... 



 xk 



 1.376, 0.1250 

   0.1250, 1.001 






0
.7345,
0.0917   0.995 

 0.389 
1
1
xs  
B 1b  
 





2
2  0.0917, 1.006   0.515 
 0.306 
1
ˆ s  ˆ0 
y
xs b
2
Diseño central compuesto
Contour Plot of Y
Surface Plot of Y
75
76
77
78
79
80
1
B
 ˆ1 


 0.995 
 ˆ 
b   2  

...
 0.515 


 ˆ 
 k
 ˆ11 , ˆ12 / 2, ..., ˆ1k / 2

 ˆ / 2, ˆ22 , ....ˆ2 k / 2
B   12

 matriz.simetrica , ˆ
kk

P
0.000
0.000
0.000
80.5
79.5
78.5
0
77.5
Y
76.5
75.5
74.5
73.5
-1
-1.5
-1.0
-0.5
A
-1
0
0.0
0.5
1.0
0.0
-0.5
-1.0
-1.5
0.5
1.0
1.5
B
1.5
1
A
Localización del punto óptimo
210
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