LEAN SIGMA – FASE DE MEDICIÓN Propósito y herramientas 1
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- Diapositiva 1
- LEAN SIGMA FASE DE MEDICIN Propsito y herramientas 1
- Diapositiva 2
- Propsito Requerimientos de informacin para el proyecto Mtricas
de los indicadores del Proceso Identificar los tipos, fuentes y
causas de la variacin en el proceso Desarrollar un Plan de
Recoleccin de Datos Realizar un Anlisis del Sistema de Medicin
Determinar el tamao de muestra Llevar a cabo la recoleccin de datos
Determinar la capacidad del proceso Diagnstico de la situacin
actual del problema 2
- Diapositiva 3
- 3
- Diapositiva 4
- Mapa de la cadena de valor El flujo de materiales, desde la
recepcin de los proveedores hasta la entrega a los clientes. La
transformacin de materias primas en productos terminados. El flujo
de informacin que soporta y dirige ambos, el flujo de materiales y
la transformacin de materias primas en productos terminados. 4
- Diapositiva 5
- conos de la cadena de valor 5
- Diapositiva 6
- 6
- Diapositiva 7
- Ejemplo de la cadena de valor 7
- Diapositiva 8
- Diagrama de flujo detallado 8
- Diapositiva 9
- 9
- Diapositiva 10
- 10
- Diapositiva 11
- 11 EtapaParmetros de calidadIndicadoresValor generado Insumos
Gas natural PEMEX Buen poder calorfico Bajo contenido de agua Bajo
contenido de H 2 Alto contenido de metano Kcal/m 3 % de humedad %
de H 2 % mol de metano Precio $/m 3 Optimizacin del rgimen trmico
Kcal/KWH Costo competitivo de la energa elctrica Plantas de
tratamiento de agua Agua de procesos Buena calidad del agua
Suavidad del agua Concentracin de SiO 2 ppm Conductividad del agua
micromhos pH Calidad del vapor generado Cantidad de incrustaciones
en paredes de tubos Mejor rgimen trmico Agua de enfriamiento Buena
calidad del agua Suavidad del agua Concentracin de SiO 2 ppm
Conductividad del agua micromhos pH Cantidad de incrustacin en
equipos Buena transferencia de calor Disponibilidad de equipos
- Diapositiva 12
- Tcnicas de medicin del trabajo El estudio de tiempos se hace
con un cronmetro ya sea en campo o en una filmacin, separando los
elementos de tiempos: 12
http://www.hiperconsumible.com/artman/publish/vidapractica/OREGON_SCIENTIFIC_PRESENTA_NUEVOS_CRON_METROS_Y_PULS_METRO
S.shtml
- Diapositiva 13
- Estudio de tiempos Tiempo normal = tiempo de desempeo observado
por unidad x ndice de desempeo Tiempo estndar = TN*(1 +
tolerancias) 13 http://www.abantiare.com/2009/01/introd
uccion-metodos-y-tiempos.html
http://www.youtube.com/watch?v=rP8FR5pSmlI
- Diapositiva 14
- Muestreo del trabajo Identificar la actividad especfica del
estudio (% de tiempo ocioso o en reparacin) Determinar la razn de
tiempo de la actividad de inters con el tiempo total. Declarar la
exactitud deseada en el estudio. Determinar los momentos especficos
de cuando se van a hacer las observaciones. 14
- Diapositiva 15
- 15
- Diapositiva 16
- 2. Identificacin KPIVs y KPOVs Variables crticas del proceso
16
- Diapositiva 17
- Variables crticas KPIV y KPOV KPIVs variables crticas de
entrada del proceso KPOVs variables crticas de salida del proceso
17
http://www.creativeengineers.com/chemical_process_engineering.html
- Diapositiva 18
- 3. Plan de coleccin de datos y validacin de sistemas de medicin
18
- Diapositiva 19
- Plan de coleccin de datos Formular una clara descripcin del
problema Definir de manera precisa lo que se va a medir Listar
todas las caractersticas importantes a medir Cuidadosamente
seleccionar la tcnica de medicin 19
- Diapositiva 20
- Plan de coleccin de datos Construir un formato sencillo de
registro Decidir quin colectara los datos Establecer un mtodo de
muestreo apropiado Decidir quien analizar e interpretar los
resultados Decidir quin reportar los resultados 20
- Diapositiva 21
- Plan de coleccin de datos Qu informacin se va a recolectar Por
qu se necesita Quin es responsable Cmo se va a recolectar Cundo se
va a recolectar Dnde se va a recolectar 21
- Diapositiva 22
- Plan de coleccin de datos Provee una estrategia clara y
documentada al recolectar datos confiables. Da a los miembros del
equipo una referencia comn. Ayuda a asegurar que los recursos sean
usados efectivamente para recolectar nicamente datos crticos.
22
- Diapositiva 23
- Validacin de los sistemas de medicin 23
- Diapositiva 24
- Error de reproducibilidad Variacin, entre promedios de las
mediciones hechas por diferentes operadores que utilizan un mismo
instrumento de medicin cuando miden las mismas caractersticas en
una misma parte. 24
- Diapositiva 25
- Error de repetibilidad / Precisin Variacin de las mediciones
obtenidas con un instrumento de medicin, cuando es utilizado varias
veces por un operador, al mismo tiempo que mide las mismas
caractersticas en una misma parte 25
- Diapositiva 26
- Error de estabilidad Variacin total de las mediciones obtenidas
con un sistema de medicin, hechas sobre el mismo patrn o sobre las
mismas partes, cuando se mide una sola de sus caractersticas,
durante un perodo de tiempo prolongado 26
- Diapositiva 27
- Error de linealidad Diferencia en los valores de la escala, a
travs del rango de operacin esperado del instrumento de medicin
27
- Diapositiva 28
- Error de exactitud o sesgo Distancia entre el valor promedio de
todas las mediciones y el valor verdadero. Error sistemtico o
desviacin 28
- Diapositiva 29
- Otras definiciones Calibracin: Es la comparacin de un estndar
de medicin con exactitud conocida con otro instrumento para
detectar, reportar o eliminar por medio del ajuste, cualquier
variacin en la exactitud del instrumento. Resolucin: La medicin que
tiene exactitud y precisin al menos de 1/10 de la tolerancia.
29
- Diapositiva 30
- Estudios R&R Mtodo 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 30
- Diapositiva 31
- Estudios R&R Mtodo 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 3 veces. Seguir el procedimiento 31
- Diapositiva 32
- Estudios R&R Mtodo largo de ANOVA Permite separar en el
sistema de medicin lo referente a la Reproducibilidad y a la
Repetibilidad. Tambin proporciona informacin acerca de las
interacciones de un operador y otro en cuanto a la parte. Calcula
las varianzas en forma ms precisa. Los clculos numricos requieren
de una computadora. 32
- Diapositiva 33
- Grficas de salida Carta R debe estar en control, la carta X con
al menos el 50% fuera de control 33
- Diapositiva 34
- Resultados de salida Error R&R mximo respecto a la
toleracia 10% 34
- Diapositiva 35
- Planes de muestreo Para calificacin de lotes 35
- Diapositiva 36
- Muestreo aleatorio Es ms barato, requiriendo menos inspeccin.
Existe un menor manejo de producto o menor dao. Existe el riesgo de
aceptar lotes malos y de rechazar lotes buenos. 36
- Diapositiva 37
- Norma ANSI Z1.4 Contempla los siguientes casos: Inspeccin
normal. Inspeccin estricta. Inspeccin reducida. Se inicia con la
inspeccin normal, se pasa a estricta cuando se observa mala calidad
del proveedor y se usa la reducida cuando la calidad es buena,
reduciendo los tamaos de muestra. 37
- Diapositiva 38
- Norma ANSI Z1.4 38
- Diapositiva 39
- Norma ZI.4 Procedimiento Negociacin del AQL (cliente
proveedor). Nivel de inspeccin, tamao del lote. Consultar la tabla
1 para letra cdigo Tabla correcta de acuerdo al plan a utilizar
(II-A, II-B, II-C) Pasar de tabla normal para inspeccin reducida y
estricta, de ser necesario 39
- Diapositiva 40
- Norma Z1.4 Tabla I 40
- Diapositiva 41
- Norma Z1.4 Tabla II-A normal 41
- Diapositiva 42
- Norma Z1.4 Tabla II-B estricta 42
- Diapositiva 43
- Norma Z1.4 Tabla II-C reducida 43
- Diapositiva 44
- Herramientas de coleccin de datos 44 Diagramas de Pareto
Grficas de lnea Grficas de barras Grficas de pastel Grficas de caja
Histogramas Cartas de control Etc.
- Diapositiva 45
- Histogramas Grficas de columnas de frecuencia que muestran una
imagen esttica del comportamiento del proceso 45
- Diapositiva 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 46
- Diapositiva 47
- Cartas de control 47
- Diapositiva 48
- Carta I-MR de lecturas individuales y rango mvil Valores
individualesRango 12- 153 114 143 86 91 48
- Diapositiva 49
- Carta X-R de lecturas individuales y rango mvil 49 Ejemplo
- Diapositiva 50
- Carta X-R 50 Ejemplo
- Diapositiva 51
- 6. Capacidad de procesos Para cumplir con las especificaciones
51
- Diapositiva 52
- Propsitos 1. Predecir que tanto el proceso cumple
especificaciones 2. Apoyar a diseadores de producto o proceso en
sus modificaciones 52
- Diapositiva 53
- Capacidad del proceso 53
- Diapositiva 54
- Procedimiento 1. Seleccionar un equipo donde realizar el
estudio. 2. Seleccionar las condiciones de operacin del proceso. 3.
Seleccionar un operador entrenado. 4. El sistema de medicin debe
tener una resolucin de al menos el 10% y una habilidad (error
R&R < 10%). 5. Cuidadosamente colectar la informacin en una
carta de control X-R o I-MR. 54
- Diapositiva 55
- Procedimiento 6. Construir la carta de control y estabilizar el
proceso a que este en control. 7. Calcular la fraccin defectiva con
Minitab. 10. Calcular el ndice de capacidad potencial Cp = (LSE
LIE) / (6*s), debe ser mayor a 1.33. 11. Determinar el ndice de
capacidad real Cpk = Menor |Zs; Zi| / 3, debe ser mayor a 1.33.
55
- Diapositiva 56
- Capacidad del proceso 56
- Diapositiva 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 5.95 Upper spec 6.06
Estimate: Methods of estimate sigma R-Bar Options: Display Percents
o Parts per million / Capability Stat Cp, Cpk OK OK 57
- Diapositiva 58
- Ejemplo (p. 46): Con los datos de la carta I-MR anterior, una
vez que se encuentra en control: si los lmites de especificacin son
LIE = 5.95 y LSE = 6.06, determinar lo siguiente: a) Determinar la
Desviacin estndar (St dev. Within )= b) Fraccin defectiva = % Total
Within = c) ndice de capacidad Potencial Cp = d) ndice de capacidad
Real Cpk = e) Qu se puede hacer para mejorar el Cpk? _ 58
- Diapositiva 59
- Corrida con Minitab X-R Stat > Quality tools > Capability
analysis (Normal) Seleccionar Subgroups across rows off X1 X2 X3 X4
X5 Lower spec 15.2 Upper spec 16.6 Estimate: Methods of estimate
sigma R-Bar Options: Display Percents o Parts per million /
Capability Stat Cp, Cpk OK OK 59
- Diapositiva 60
- Ejemplo (p. 46): Con los datos de la carta X-R anterior, una
vez que se encuentra en control: si los lmites de especificacin son
LIE = 15.2 y LSE = 16.6, determinar lo siguiente: a) Determinar la
Desviacin estndar (St dev. Within )= b) Fraccin defectiva = % Total
Within = c) ndice de capacidad Potencial Cp = d) ndice de capacidad
Real Cpk = e) Qu se puede hacer para mejorar el Cpk? _ 60
- Diapositiva 61
- Capacidad con base en el rendimiento 61
- Diapositiva 62
- 62
- Diapositiva 63
- Determinar la meta a alcanzar 63
- Diapositiva 64
- Diagnstico 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 (Fraccin defectiva, Cp y Cpk) 64