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9. Metodología Seis Sigma Fase de Control

Seis Sigma. 9. Metodología Seis Sigma Fase de Control. Dr. Primitivo Reyes Aguilar Septiembre 2007. Fase de Control. Objetivos: Mantener las mejoras por medio de control estadístico de procesos, Poka Yokes y trabajo estandarizado

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9. Metodología Seis Sigma Fase de Control

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  1. Seis Sigma 9. Metodología Seis Sigma Fase de Control Dr. Primitivo Reyes Aguilar Septiembre 2007

  2. Fase de Control • Objetivos: • Mantener las mejoras por medio de control estadístico de procesos, Poka Yokes y trabajo estandarizado • Anticipar mejoras futuras y preservar las lecciones aprendidas de este esfuerzo • Salidas: • Plan de control y métodos de control implementados • Capacitación en los nuevos métodos • Documentación completa y comunicación de resultados, lecciones aprendidas y recomendaciones

  3. Metodología Seis Sigma – Fase de Control • A. Control Estadístico del Proceso • B. Control Avanzado del Proceso • C. Herramientas Lean para control • D. Re – análisis de los sistemas de medición

  4. Objetivos y beneficios • El CEP es una técnica que permite aplicar el análisis estadístico para medir, monitorear y controlar procesos por medio de cartas de control • Se basa en que los procesos presentan variación, aleatoria y asignable • Entre los beneficios se encuentran: • Monitorear procesos estables e identificar si han ocurrido cambios debido a causas asignables para eliminar sus fuentes

  5. Selección de variables • El CEP por variables implica realizar mediciones en la característica de calidad de interés, tal como: • Dimensiones • Pesos • Fuerzas, etc. • El CEP por atributos califica a los productos como buenos o como defectivos o en su caso cuantos defectos tiene, tales como: • Color, funcionalidad, apariencia, etc.

  6. Subrupos racionales • Los subgrupos se seleccionan de tal forma que sean tan homogéneos como sea posible, de tal forma que se tenga la oportunidad máxima de estimar la variación esperada entre los subgrupos • Esquemas para formar subgrupos: • Productos producidos casi al mismo tiempo en secuencia. Permite una variación mínima dentro del subgrupo y una probabilidad de variación máxima entre subgrupos • Un subgrupo consiste de una muestra aleatoria representativa de toda la producción durante un periodo de tiempo

  7. ¿Qué es una Carta 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 • Las cartas de control pueden reconocer cambios buenos y malos. ¿Qué tanto se ha mejorado? ¿Se ha hecho algo mal? • Las cartas de control detectan la variación anormal en un proceso, denominadas “causas especiales o asignables de variación.”

  8. Variación observada en una Carta de Control • Una Carta de control es simplemente un registro de datos en el tiempo con límites de control superior e inferior. • Una carta de control identifica los datos secuenciales en patrones normales y anormales. • El patrón normal de un proceso se llama causas de variación comunes. • El patrón anormal debido a eventos especiales se llama causa especial de variación. • Tener presente que los límites de control NO son límites de especificación.

  9. CAUSAS COMUNES Siempre están presentes Sólo se reduce con acciones de mejora mayores Su reducción es responsabilidad de la dirección Fuentes de variación: Márgenes inadecuados de diseño, materiales de baja calidad, capacidad del proceso insuficiente SEGÚN DEMING El 94% de las causas de la variación son causas comunes, responsabilidad de la dirección Causas comunes o normales

  10. Variación – Causas comunes Límite inf. de especs. Límite sup. de especs. Objetivo

  11. Causas Especiales • CAUSAS ESPECIALES • Ocurren esporádicamente • Son ocasionadas por variaciones anormales (6Ms) • Medición, Medio ambiente, Mano de obra, Método, Maquinaria, Materiales • Sólo se reduce con acciones en el piso o línea • Su reducción es responsabilidad del operador por medio del Control Estadístico del Proceso • SEGÚN DEMING • El 6% de las causas de la variación son causas especiales y es responsabilidad del operador

  12. Variación – Causas especiales Límite inf. de especs. Límite sup. de especs. Objetivo

  13. Cartas de control Límite Superior de Control Línea Central Límite Inferior de Control

  14. 9A5. Patrones de anormalidad en la carta de control “Escuche la Voz del Proceso” Región de control, captura la variación natural del proceso original M E D I D A S C A L I D A D LSC LIC Tendencia del proceso El proceso ha cambiado Causa Especial identifcada TIEMPO

  15. Patrones Fuera de Control Corridas 7 puntos consecutivos de un lado de X-media. Puntos fuera de control 1 punto fuera de los límites de control a 3 sigmas en cualquier dirección (arriba o abajo). Tendencia ascendente o descendente 7 puntos consecutivos aumentando o disminuyendo. Adhesión a la media 15 puntos consecutivos dentro de la banda de 1 sigma del centro. Otros 2 de 3 puntos fuera de los límites a dos sigma

  16. Patrón de Carta en Control Estadístico Proceso en Control estadístico Sucede cuando no se tienen situaciones anormales y aproximadamente el 68% (dos tercios) de los puntos de la carta se encuentran dentro del 1  de las medias en la carta de control. Lo anterior equivale a tener el 68% de los puntos dentro del tercio medio de la carta de control.

  17. Cartas de Control para variables

  18. Tipos de Cartas de control • Las cartas de control se dividen en dos categorías, diferenciadas por el tipo de datos bajo estudio-variables y atributos. • Las Cartas de Control para datos variables son utilizadas para características que tienen una magnitud variable. Ejemplo: - Longitud, Ancho, Profundidad - Peso, Tiempo de ciclo, Viscosidad

  19. Cartas de Control por Variables • MEDIAS RANGOS (subgrupos de 5 - 9 partes cada x horas, para estabilizar procesos) • MEDIANAS RANGOS (para monitorear procesos estables) • MEDIAS DESVIACIONES ESTANDAR(subgrupos de 9 o más partes cada hora o cada lote de proveedor para monitoreo de procesos o proveedores) • VALORES INDIVIDUALES(partes individuales cada x horas, para monitoreo de procesos muy lentos o químicos)

  20. Implantación de cartas de control por variables • Identificar la característica a controlar en base a un AMEF (análisis del modo y efecto de falla) • Diseñar los parámetros de la carta (límites de control, subgrupo 3-5 partes, frecuencia de muestreo) • Validar la habilidad del sistema de medición por medio de un estudio Repetibilidad & Reproducibilidad • Centrar el proceso, correrlo y medir al menos 25 subgrupos de 5 partes cada uno, correspondiente a la producción del mismo turno o día

  21. Cartas de Control por Variables - Metodología de implantación 5. Calcular los límites de control preliminares a 3 Sigma 6. Identificar causas asignables o especiales y tomar acción para prevenir recurrencia 7. Recalcular los límites de control de ser necesario repetir paso 6. Establecer límites preliminares para corridas futuras 8. Continuar el monitoreo y Análisis, tomar acciones en causas especiales y recalcular límites de control cada 25 subgrupos 9. REDUCIR CAUSAS COMUNES DE VARIACIÓN

  22. x Carta X, R (Continuación) Terminología k = número de subgrupos; n = número de muestras en cada subgrupo X = promedio para un subgrupo X = promedio de todos los promedios de los subgrupos R = rango de un subgrupo R = promedio de todos los rangos de los subgrupos x1 + x2 + x3 + ...+ xN n = x1 + x2 + x3 + ...+ xN k x = NOTA: Los factores a considerar para n = 5 Son A2 = 0.577 D3 = 0 D4 = 2.114 LSCX = x + A2 R LICX = x - A2 R LSCR = D4 R LICR = D3 R

  23. Carta X-R ¿Cuál gráfica se analiza primero? ¿Cuál es su conclusión acerca del proceso ?

  24. Carta de Individuales (Datos variables) • A menudo esta carta se llama “I” o “Xi”. • Esta Carta monitorea la tendencia de un proceso con datos variables que no pueden ser muestrados en lotes o grupos. • Este es el caso cuando la capacidad de corto plazo se basa en subgrupos racionales de una unidad o pieza • La línea central se basa en el promedio de los datos, y los límites de control se basan en la desviación estándar poblacional (+/- 3 sigmas)

  25. x Carta X, R (Continuación) Terminología k = número de piezas n = 2 para calcular los rangos x = promedio de los datos R = rango de un subgrupo de dos piezas consecutivas R = promedio de los (n - 1) rangos x1 + x2 + x3 + ...+ xN n = n 2 D4 3.27 D3 0 E2 2.66 LSCX = x + E2 R LICX = x - E2 R LSCR = D4 R LICR = D3 R (usar estos factores para calcular Límites de Control n = 2)

  26. Ejemplo: Carta I - MR Observar la situación fuera de control

  27. Ejercicios de Cartas I o X, R • Hacer dos cartas X-R y concluir: MUESTRA 1 MUESTRA 2 1 12 2.832 2 15 2.802 3 13 2.952 4 10 2.80 5 13 2.95 6 15 2.92 7 15 2.95 8 15 2.92 9 22 2.93 10 16 2.93 MUESTRA 1 MUESTRA 2 11 16 2.97 12 15 2.95 13 17 2.95 14 16 2.86 15 17 2.89 16 19 2.86 17 16 2.85 18 16 2.78 19 17 2.89 20 19 2.78

  28. Cartas de Control para atributos

  29. Cartas de control por atributos • Las cartas para atributos son las que tienen características como aprobado/reprobado, bueno/malo o pasa/no pasa. Algunos ejemplos incluyen: - Número de productos defectuosos - Fracción de productos defectuosos - Numero de defectos por unidad de producto - Número de llamadas para servicio - Número de partes dañadas - Pagos atrasados por mes

  30. Cartas de control para atributos Datos de Atributos Tipo Medición ¿Tamaño de Muestra ? p Fracción de partes defectuosas, Constante o variable > 30 defectivas o no conformes np Número de partes defectuosas Constante > 30 c Número de defectos Constante = 1 Unidad de inspección u Número de defectos por unidad Constante o variable en unidades de inspección

  31. Cartas de Control tipop • p - CON LÍMITES DE CONTROL VARIABLES • p - CON n PROMEDIO • p - ESTANDARIZADA • CURVA CARACTERÍSTICA DE OPERACIÓN OC Y ARL

  32. 2... Cartas de Control por Atributos c – Número de defectos Se cuentan los defectos que tienen cada unidad de inspección de tamaño n constante en productos complejos – TV, computadoras u – Defectos por unidad Se cuentan los defectos que tienen diferentes unidades de inspección de tamaño n variable en productos complejos y se determinan los defectos por unidad – TV, computadoras

  33. Cartas de control para Atributos Situaciones fuera de control • Un punto fuera de los límites de control. • Siete puntos consecutivos en un mismo lado de de la línea central. • Siete puntos consecutivos, todos aumentando o disminuyendo. • Catorce puntos consecutivos, alternando hacia arriba y hacia abajo.

  34. Carta p (Cont...) Ejemplo: Algunos componentes no pasaron la inspección final. Los datos de falla se registraron semanalmente tal como se muestra a continuación. n np p K = 13 semanas

  35. p Carta p (Cont..) Ejemplo: Gráfica P para Fracción Defectiva 0 . 5 LSC 3 . 0 S L = 0 . 4 4 8 4 0 . 4 Proporción 0 . 3 0 . 2 P = 0 . 1 1 2 8 0 . 1 LIC 0 . 0 - 3 . 0 S L = 0 . 0 0 0 0 5 1 0 Número de muestra • Observe como el LSC varía conforme el tamaño (n) de cada muestra varía. • ¿Por qué el LIC es siempre cero? • ¿Qué pasó en la muestra 7? (33.3% defectos) • ¿Qué oportunidades para mejorar existen?, ¿Podemos aprender algo de las muestras 1, 2, 6, 8, y 10? • ¿Podría este proceso ser un buen proyecto de mejora?

  36. Carta np (Atributos) • Se usa cuando se califica al producto como bueno/malo, pasa/no pasa. • Monitorea elnúmero de productos defectuososde una muestra • El tamaño de muestra (n) es constante y mayor a 30. Terminología(igual a gráfica p, aunque n es constante) n = tamaño de cada muestra (Ejemplo: producción semanal) np =número de unidades defectuosas en cada muestra k =número de muestras

  37. Carta np (Cont..) Ejemplo 1: en un proceso se inspeccionan K = 15 lotes tomando n = 4000 partes de cada lote, se rechazan algunas partes por tener defectos, como sigue: n np K=15 lotes

  38. np 4... Carta np (Cont...) Ejemplo 1: Carta npde número de defectivos o defectuosos LSC=10.03 3 . 0 1 0 No. De fecetivos 5 Np =4.018 LIC LIC=0.0 0 - 3 . 0 S 0 5 1 0 1 5 Número de muestras • El tamaño de la muestra (n) es constante • Los límites de control LSC y LIC son constantes • Esta carta facilita el control por el operador ya que el evita hacer cálculos

  39. 4... Carta c (Atributos) • Monitorea el número de defectos por cada unidad de inspección (1000 metros de tela, 200 m2 de material, un TV) • El tamaño de la muestra (n unidades de inspección) debe ser constante • Ejemplos: • - Número de defectos en cada pieza • - Número de cantidades ordenadas incorrectas en órdenes de compra Terminología c = Número de defectos encontrados en cada unidad o unidades constantes de inspección k = número de muestras

  40. Carta c (cont..) Ejemplo: Número de defectos encontrados en una unidad de inspección que consta de 50 partes de cada lote de 75 piezas durante 25 semanas (K = 11). #Lote / Defectos encontrados 6 4 4 2 4 3 4 4 5 5 5 NOTA: Utilizar Excel para Construir la carta c

  41. C Carta c (cont..) Ejemplo: Carta C 1 5 1 LSC 3 . 0 L SC = 1 2 . 7 6 1 0 Número de defectos C = 5 . 6 4 0 5 0 - 3 . 0 L IC = 0 . 0 0 0 0 5 1 0 1 5 2 0 2 5 Número de Muestras • Observe el valor de la última muestra; está fuera del límite superior de control (LSC) • ¿Qué información, anterior a la última muestra, debió haber obviado el hecho de que el proceso iba a salir de control?

  42. Carta u (Atributos) • Monitorea el número de defectos en una muestra de n unidades de inspección. El tamaño de la muestra (n) puede variar • Los defectos por unidad se determinan dividiendo el número de defectos encontrados en la muestra entre el número de unidades de inspección incluidas en la muestra (DPU o número de defectos por unidad) . • Ejemplos: • Se toma una muestra de tamaño constante de tableros PCB por semana, identificando defectos visuales por tablero. • Se inspeccionan aparatos de TV por turno, se determinan los defectos por TV promedio.

  43. Carta u (cont...) Ejemplo 2: Defectos encontrado al inspeccionar varios lotes de productos registrados por semana Lote n c = Defectos u = DPU k=20 semanas

  44. u Carta u (cont..) Ejemplo 2: Gráfica U para Defectos 8 7 LSC 3 . 0 L SC = 6 . 7 6 8 6 Número de efectos 5 U = 4 . 9 7 9 4 LIC - 3 . 0 L IC = 3 . 1 9 0 3 2 0 1 0 2 0 Número de Muestras • Observe que ambos límites de control varían cuando el tamaño de muestra (n) cambia. • ¿En que momentos estuvo el proceso fuera de control?

  45. Capacidad de proceso por atributos • Para cartas de control p y np en base a la fracción promedio de productos defectivos o no conformes es: Cp >=1 es equivalente a p <= 0.27% NOTA: Equivale a que el porcentaje de partes buenas sea cuando menos del 99.73% • Para cartas de control c y u dependen de la especificación proporcionada por el cliente

  46. 9A6. Cartas de Precontrol

  47. 9A6. Cartas de precontrol (Shainin) • Es más exitosa con procesos estables no sujetos a corridas rápidas una vez que se ajustan • Sirven como referencia de ajuste y de monitoreo • La distancia entre los límites de especificaciones se divide entre cuatro quedando los límites de control entre el primer y tercer cuarto

  48. Pre- Control Bajo Alto Línea P-C Línea P-C Verde Rojo Rojo Amarillo Amarillo 1/4 1/2 1/4 Tolerancia Completa

  49. Reglas de Precontrol 1. Ajustes: Iniciar producción sólo cuando 5 piezas consecutivas caen en verde. a Sí hay una amarilla reinicie el conteo b Sí hay dos amarillas consecutivas, ajuste c Re - inicie control, cuando suceda algún cambio en herramienta, operador, material o después de cualquier paro de maquinaria. 2. Durante la producción: Tomar una muestra de dos piezas consecutivas A y B (cada 1/6 del tiempo prom. transc.entre 2 paros): a b c d Sí A y B caen en verde, continuar el proceso Sí A es amarilla y B cae en verde continuar proceso. Sí A y B son amarillas parar proceso e investigar causas Sí A o B son rojas, parar proceso e investigar causas

  50. Acciones a tomar Ultima pieza Verde Amarillo Rojo Pieza actual Continuar Primera: Continuar Segunda: Detener Detener

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