Lean Sigma – Fase de medición

Presentación del tema: "Lean Sigma – Fase de medición"— Transcripción de la presentación:

1 Lean Sigma – Fase de medición
Propósito y herramientas Lean Sigma – Fase de medición

2 Propósito Requerimientos de información para el proyecto
Métricas de los indicadores del Proceso Identificar los tipos, fuentes y causas de la variación en el proceso Desarrollar un Plan de Recolección de Datos Realizar un Análisis del Sistema de Medición Determinar el tamaño de muestra Llevar a cabo la recolección de datos Determinar la capacidad del proceso Diagnóstico de la situación actual del problema

3

4 Mapa de la cadena de valor
El flujo de materiales, desde la recepción de los proveedores hasta la entrega a los clientes. La transformación de materias primas en productos terminados. El flujo de información que soporta y dirige ambos, el flujo de materiales y la transformación de materias primas en productos terminados.

5 Íconos de la cadena de valor

6 Íconos de la cadena de valor

7 Ejemplo de la cadena de valor

8 Diagrama de flujo detallado

9 Diagrama de flujo detallado

10

11 Etapa Parámetros de calidad Indicadores Valor generado Insumos Gas natural PEMEX Buen poder calorífico Bajo contenido de agua Bajo contenido de H2 Alto contenido de metano Kcal/m3 % de humedad % de H2 % mol de metano Precio $/m3 Optimización del régimen térmico Kcal/KWH Costo competitivo de la energía eléctrica Plantas de tratamiento de agua Agua de procesos Buena calidad del agua Suavidad del agua Concentración de SiO2 ppm Conductividad del agua micromhos pH Calidad del vapor generado Cantidad de incrustaciones en paredes de tubos Mejor régimen térmico Agua de enfriamiento Cantidad de incrustación en equipos Buena transferencia de calor Disponibilidad de equipos

12 Técnicas de medición del trabajo
El estudio de tiempos se hace con un cronómetro ya sea en campo o en una filmación, separando los elementos de tiempos:

13 Estudio de tiempos Tiempo normal = tiempo de desempeño observado por unidad x índice de desempeño Tiempo estándar = TN*(1 + tolerancias)

14 Muestreo del trabajo Identificar la actividad específica del estudio (% de tiempo ocioso o en reparación) Determinar la razón de tiempo de la actividad de interés con el tiempo total. Declarar la exactitud deseada en el estudio. Determinar los momentos específicos de cuando se van a hacer las observaciones. 

15

16 2. Identificación KPIVs y KPOVs
Variables críticas del proceso

17 Variables críticas KPIV y KPOV
KPIVs variables críticas de entrada del proceso KPOVs variables críticas de salida del proceso

18 3. Plan de colección de datos y validación de sistemas de medición

19 Plan de colección de datos
Formular una clara descripción del problema Definir de manera precisa lo que se va a medir Listar todas las características importantes a medir Cuidadosamente seleccionar la técnica de medición

20 Plan de colección de datos
Construir un formato sencillo de registro Decidir quién colectara los datos Establecer un método de muestreo apropiado Decidir quien analizará e interpretará los resultados Decidir quién reportará los resultados

21 Plan de colección de datos
Qué información se va a recolectar Por qué se necesita Quién es responsable Cómo se va a recolectar Cuándo se va a recolectar Dónde se va a recolectar

22 Plan de colección de datos
Provee una estrategia clara y documentada al recolectar datos confiables. Da a los miembros del equipo una referencia común. Ayuda a asegurar que los recursos sean usados efectivamente para recolectar únicamente datos críticos.

23 Validación de los sistemas de medición

24 Error de reproducibilidad
Variación, entre promedios de las mediciones hechas por diferentes operadores que utilizan un mismo instrumento de medición cuando miden las mismas características en una misma parte.

25 Error de repetibilidad / Precisión
Variación de las mediciones obtenidas con un instrumento de medición, cuando es utilizado varias veces por un operador, al mismo tiempo que mide las mismas características en una misma parte

26 Error de estabilidad Variación total de las mediciones obtenidas con un sistema de medición, hechas sobre el mismo patrón o sobre las mismas partes, cuando se mide una sola de sus características, durante un período de tiempo prolongado

27 Error de linealidad Diferencia en los valores de la escala, a través del rango de operación esperado del instrumento de medición

28 Error de exactitud o sesgo
Distancia entre el valor promedio de todas las mediciones y el valor verdadero. Error sistemático o desviación

29 Otras definiciones Calibración: Es la comparación de un estándar de medición con exactitud conocida con otro instrumento para detectar, reportar o eliminar por medio del ajuste, cualquier variación en la exactitud del instrumento. Resolución: La medición que tiene exactitud y precisión al menos de 1/10 de la tolerancia.

30 Estudios R&R Método corto del rango
Proporciona un valor aproximado del error R&R sin que muestre las diferencias entre errores por el equipo y por los operadores

31 Estudios R&R Método largo de ANOVA
Intervienen de dos a tres operadores Se toman 10 unidades seleccionar de forma que cubran al menos el 80% del rango total del proceso Cada unidad es medida por cada operador, 2 ó 3 veces. Seguir el procedimiento

32 Estudios R&R Método largo de ANOVA
Permite separar en el sistema de medición lo referente a la Reproducibilidad y a la Repetibilidad. También proporciona información acerca de las interacciones de un operador y otro en cuanto a la parte. Calcula las varianzas en forma más precisa. Los cálculos numéricos requieren de una computadora.

33 Gráficas de salida Carta R debe estar en control, la carta X con al menos el 50% fuera de control

34 Resultados de salida Error R&R máximo respecto a la toleracia 10%

35 Para calificación de lotes
Planes de muestreo Para calificación de lotes

36 Muestreo aleatorio Es más barato, requiriendo menos inspección.
Existe un menor manejo de producto o menor daño. Existe el riesgo de “aceptar” lotes malos y de “rechazar” lotes buenos.

37 Norma ANSI Z1.4 Contempla los siguientes casos: Inspección normal.
Inspección estricta. Inspección reducida. Se inicia con la inspección normal, se pasa a estricta cuando se observa mala calidad del proveedor y se usa la reducida cuando la calidad es buena, reduciendo los tamaños de muestra.

38 Norma ANSI Z1.4

39 Norma ZI.4 Procedimiento
Negociación del AQL (cliente – proveedor). Nivel de inspección, tamaño del lote. Consultar la tabla 1 para letra código Tabla correcta de acuerdo al plan a utilizar (II-A, II-B, II-C) Pasar de tabla normal para inspección reducida y estricta, de ser necesario

40 Norma Z1.4 – Tabla I

41 Norma Z1.4 – Tabla II-A normal

42 Norma Z1.4 – Tabla II-B estricta

43 Norma Z1.4 – Tabla II-C reducida

44 Herramientas de colección de datos
Diagramas de Pareto Gráficas de línea Gráficas de barras Gráficas de pastel Gráficas de caja Histogramas Cartas de control Etc.

45 Histogramas Gráficas de columnas de frecuencia que muestran una imagen estática del comportamiento del proceso

46 Cartas de control Una Carta de Control es como un historial del proceso.... En donde ha estado....En donde se encuentra....Hacia donde se puede dirigir

47 Cartas de control

48 Carta I-MR de lecturas individuales y rango móvil
Valores individuales Rango 12 - 15 3 11 4 14 8 6 9 1

49 Carta X-R de lecturas individuales y rango móvil
Ejemplo

50 Carta X-R Ejemplo

51 Para cumplir con las especificaciones
6. Capacidad de procesos Para cumplir con las especificaciones

52 Propósitos 1. Predecir que tanto el proceso cumple especificaciones
2. Apoyar a diseñadores de producto o proceso en sus modificaciones

53 Capacidad del proceso

54 Procedimiento 1. Seleccionar un equipo donde realizar el estudio. 2. Seleccionar las condiciones de operación del proceso. 3. Seleccionar un operador entrenado. 4. El sistema de medición debe tener una resolución de al menos el 10% y una habilidad (error R&R < 10%). 5. Cuidadosamente colectar la información en una carta de control X-R o I-MR.

55 Procedimiento 6. Construir la carta de control y estabilizar el proceso a que este en control. 7. Calcular la fracción defectiva con Minitab. 10. Calcular el índice de capacidad potencial Cp = (LSE – LIE) / (6*s), debe ser mayor a Determinar el índice de capacidad real Cpk = Menor |Zs; Zi| / 3, debe ser mayor a 1.33.

56 Capacidad del proceso

57 Corrida con Minitab – I/MR
Stat > Quality tools > Capability analysis (Normal) Data is arranged as a single column: Viscocidad Subgroup size 5 Lower spec Upper spec Estimate: Methods of estimate sigma R-Bar Options: Display Percents o Parts per million / Capability Stat Cp, Cpk OK OK

58 Ejemplo (p. 46): Con los datos de la carta I-MR anterior, una vez que se encuentra en control: si los límites de especificación son LIE = 5.95 y LSE = 6.06, determinar lo siguiente: a) Determinar la Desviación estándar (St dev. Within )= b) Fracción defectiva = % Total “Within” = c) Índice de capacidad Potencial Cp = d) Índice de capacidad Real Cpk = e) ¿Qué se puede hacer para mejorar el Cpk? _

59 Corrida con Minitab – X-R
Stat > Quality tools > Capability analysis (Normal) Seleccionar Subgroups across rows off X1 X2 X3 X4 X5 Lower spec Upper spec Estimate: Methods of estimate sigma R-Bar Options: Display Percents o Parts per million / Capability Stat Cp, Cpk OK OK

60 Ejemplo (p. 46): Con los datos de la carta X-R anterior, una vez que se encuentra en control: si los límites de especificación son LIE = 15.2 y LSE = 16.6, determinar lo siguiente: a) Determinar la Desviación estándar (St dev. Within )= b) Fracción defectiva = % Total “Within” = c) Índice de capacidad Potencial Cp = d) Índice de capacidad Real Cpk = e) ¿Qué se puede hacer para mejorar el Cpk? _

61 Capacidad con base en el rendimiento

62

63 Determinar la meta a alcanzar

64 Diagnóstico de un proceso de la empresa
Con datos de los procesos determinar su capacidad para cumplir especificaciones: a. Colectar datos b. Desarrollar una carta de control c. Determinar la capacidad del proceso (Fracción defectiva, Cp y Cpk)