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Programa de certificación de Black Belts ASQ

Seis Sigma. Programa de certificación de Black Belts ASQ. VIII. Seis Sigma – Control P. Reyes / Noviembre 2007. Fase de Control. Objetivos: Mantener las mejoras por medio de control estadístico de procesos, Poka Yokes y trabajo estandarizado

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  1. Seis Sigma Programa de certificación de Black Belts ASQ VIII. Seis Sigma – Control P. Reyes / Noviembre 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. Otras herramientas de control C. Mantener controles D. Mantener mejores

  4. 1. Control Estadístico del Proceso

  5. 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

  6. Selección de variables • El CEP por variables implica realizar mediciones en la característica de calidad de interés, tal como: • Dimensiones • Pesos • Tiempos de servicio, 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.

  7. Consideraciones para la selección de variables • Se seleccionan características que impacten en: • La seguridad humana • Protección del medio ambiente o comunidad • Tasa alta de defectos • Variables clave del proceso que impacten al producto • Las quejas frecuentes de los clientes • Adherencia a estándares o requeridas por clientes • Variables con dificultad en el proceso • Variables medibles • Variables que contribuyan a costo de falla interno • Variables de control del proceso

  8. 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. • Se obtiene información más útil de 5 subgrupos de 5 en vez de uno solo de 25, hay mayor posibilidad de cambio entre subgupos • Un subgrupo consiste de una muestra aleatoria representativa de toda la producción durante un periodo de tiempo

  9. Fuentes de variabilidad • La variabilidad a largo plazo de un producto, se denomina “dispersión del producto o proceso”. • Hay variación de lote a lote, línea a línea, tiempo en tiempo, lo cual se intenta controlar con las cartas de control • Las mediciones tomadas en diferentes puntos de la misma unidad define la vairabilidad dentro de la parte

  10. Fuentes de variabilidad • Otra variabilidad se presenta de pieza a pieza en proceso productivo • A veces el error inherente de medición es significante, consiste de error humano y y error de equipo (R&R) • La última variabilidad se debe a la capacidad inherente del proceso, es la reproducbilidad instantánea de la máquina bajo condiciones ideales

  11. Fuentes de variabilidad

  12. ¿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.”

  13. 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.

  14. 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

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

  16. 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 15% de las causas de la variación son causas especiales y es responsabilidad del operador

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

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

  19. 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

  20. 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.

  21. 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

  22. Prueba de rachas • Para hacer una prueba de aleatoriedad de rachas, se siguen los pasos siguientes: • Determinar el valor de n1 y n2 (valores por arriba y por debajo de línea central) • Determinar el número de corridas o rachas • Consultar un valor crítico de estadístico en tablas

  23. La tabla muestra valores críticos de R para una prueba de dos colas a un 95% de NC. Se rechaza Ho (aleatoriedad) si el total de rachas es menor que el límite inferior o mayor que el límite superior

  24. Por ejemplo: se tienen 24 puntos con 5 rachas por arriba y por debajo de la línea central. El valor crítico es 10.22 e indica que se esperan entre 8 y 18 rachas. Como hay 5, el comportamiento no es aleatorio.

  25. Cartas de Control para variables

  26. 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

  27. 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)

  28. Implantación de cartas de control por variables 1. Identificar la característica a controlar en base a un AMEF (análisis del modo y efecto de falla) 2. Diseñar los parámetros de la carta (límites de control, subgrupo 3-5 partes, frecuencia de muestreo) 3. Validar la habilidad del sistema de medición por medio de un estudio Repetibilidad & Reproducibilidad 4.Centrar el proceso, correrlo y medir al menos 25 subgrupos de 5 partes cada uno, correspondiente a la producción del mismo turno o día

  29. 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

  30. 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

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

  32. Carta de Individuales (Datos variables) • A menudo esta carta se llama “I” o “Xi” - MR. • 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)

  33. 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)

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

  35. 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

  36. Cartas de Control para atributos

  37. 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

  38. 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

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

  40. 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

  41. 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.

  42. 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

  43. 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?

  44. 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

  45. 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

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