FASE - Icicm.com

Report
Programa de certificación
de Black Belts
VIII. Lean Seis Sigma – Control
P. Reyes / Abril 2010
1
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
2
FASE DE CONTROL
Soluciones
implementadas
Documentar
Estándares y Capacitar
de trabajo
Herramientas
Lean
Plan de
Control
CEP Poka Yokes
Plan de calidad y Monitoreo
Si
¿Proceso
en control?
No
Tomar acciones correctivas
y preventivas Actualizar AMEF
3
Metodología Seis Sigma
– Fase de Control
A. Control Estadístico del Proceso
BB – Cartas especiales
B. Otras herramientas de control
C. Mantener controles
GB – Plan de control
D. Mantener mejoras
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
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 o normales
 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
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
12.5
11.5
10.5
Línea
Central
9.5
8.5
Límite
Inferior de
Control
7.5
0
10
20
30
19
Patrones de anormalidad
en la carta de control
“Escuche la Voz del Proceso”
M
E
D
I
D
A
S
C
A
L
I
D
A
D
Región de control,
captura la variación
natural del proceso
original
LSC
LIC
Tendencia del proceso
Causa Especial
El proceso ha cambiado
identifcada
TIEMPO
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
23
24
25
26
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
27
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
28
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.
29
Cartas de Control para
variables
30
Tipos de Cartas de control
 Las cartas de control se dividen en dos categorías,
diferenciadas por el tipo de datos bajo estudiovariables 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
31
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)
32
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
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
34
Carta X - R
Terminología
k = número de subgrupos; n = número de muestras en cada subgrupo
X i= 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
xi =
x =
x1 + x2 + x3 + ...+ xN
n
x1 + x2 + x3 + ...+ xN
k
LSCX = x + A2 R
LICX = x - A2 R
LSCR = D4 R
LICR = D3 R
Carta X-R
(Cable.mtw)
Xbar-R Chart of Diameter
Sample M ean
U C L=0.57134
0.56
_
_
X=0.54646
0.54
LC L=0.52158
0.52
1
3
5
7
9
11
Sample
13
15
17
19
U C L=0.0912
Sample Range
0.08
0.06
_
R=0.0431
0.04
0.02
0.00
LC L=0
1
3
5
7
9
11
Sample
13
15
17
19
¿Cuál gráfica se analiza primero?
¿Cuál es su conclusión acerca del proceso ?
36
Carta
X, R Medianas - Rangos
Terminología
k = número de subgrupos; n = número de muestras en cada subgrupo
Xi = mediana para un subgrupo
X = promedio de todas las medianas de los subgrupos
R = rango de un subgrupo
R = promedio de todos los rangos de los subgrupos
LSCX = x + A2 R
LICX = x - A2 R
LSCR = D4 R
LICR = D3 R
Ejemplo de carta de medianas
38
Carta X - S
 Este es un par de Cartas muy similar a las gráficas X - R. La
diferencia consiste en que el tamaño de la muestra puede
variar y es mucho más sensible para detectar cambios en la
media o en la variabilidad del proceso.
 El tamaño de muestra n es mayor a 9.
 La Carta X monitorea el promedio del proceso para vigilar
tendencias.
 La Carta S monitorea la variación en forma de desviación
estándar.
 Como se dijo anteriormente, las cartas se dividen en zonas.
Aquí están divididas en intervalos de 1 sigma.
39
P. Reyes
Carta X, S (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
S = Desviación estándar de un subgrupo
S = Desviación estándar promedio de todos los subgrupos
x =
x =
x1 + x2 + x3 + ...+ xN
n
x1 + x2 + x3 + ...+ xN
LSCX = x + A3 S
LICX = x - A3 S
LSCS = B4 S
LICs = B3 S
40
n
5
6
7
8
9
10
B4 2.09 1.97 1.88 1.82 1.76 1.72
B3 0.00 0.03 0.12 0.18 0.24 0.28
k
A3 1.43 1.29 1.18 1.10 1.03 0.98
C4 .940 .952 .959 .965 .969 .973
(usar estos factores para calcular Límites de Control
P. Reyes
Ejemplo Cartas X-S
(Cable.mtw)
Xbar-S Chart of Diameter
U C L=0.56395
Sample M ean
0.56
0.55
_
_
X=0.54646
0.54
0.53
LC L=0.52897
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Sample StDev
Sample
0.03
U C L=0.03077
0.02
_
S =0.01793
0.01
LC L=0.00509
1
2
3
4
5
6
Sample
7
8
9
10
41
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)
42
Carta I-MR
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
x =
x1 + x2 + x3 + ...+ xN
n
n
2
LSCX = x + E2 R
D4
3.27
LICX = x - E2 R
D3
0
E2
2.66
LSCR = D4 R
LICR = D3 R
(usar estos factores para calcular Límites de Control n = 2)
Ejemplo: Carta I – MR
(camshaft.mtw)
I-MR Chart of Supp2
U C L=605.34
Individual Value
605.0
602.5
_
X=600.23
600.0
597.5
LC L=595.12
595.0
1
11
21
31
41
51
O bser vation
61
71
81
91
1
U C L=6.284
M oving Range
6.0
4.5
3.0
__
M R=1.923
1.5
0.0
LC L=0
1
11
21
31
41
51
O bser vation
61
71
81
91
Observar la situación fuera de control
44
Cartas de Control
para atributos
45
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
Cartas de control para atributos
Datos de Atributos
Tipo
p
Medición
Fracción de partes defectuosas,
¿Tamaño de Muestra ?
Constante o variable > 30
defectivas o no conformes
np
Número de partes defectuosas
c
Número de defectos
Constante > 30
Constante = 1 Unidad de
inspección
u
Número de defectos por unidad
Constante o variable en
unidades de inspección
Cartas de Control tipo p

p - CON LÍMITES DE CONTROL VARIABLES

p - CON n PROMEDIO

p - ESTANDARIZADA

CURVA CARACTERÍSTICA DE OPERACIÓN OC Y ARL
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
Situaciones fuera de control
 Un punto fuera de los límites de control.
 Siete puntos consecutivos en un mismo lado de la línea central.
 Siete puntos consecutivos, todos aumentando o disminuyendo.
 Catorce puntos consecutivos, alternando hacia arriba y hacia abajo
 Dos de tres puntos fuera de los límites preventivos (a dos sigmas)
Carta p (Exh_qc.mtw)
Sampled
98
104
97
99
97
102
104
101
55
48
50
53
56
49
56
53
52
51
52
47
P Chart of Rejects
0.35
UCL=0.3324
0.30
1
0.25
Proportion
Rejects
20
18
14
16
13
29
21
14
6
6
7
7
9
5
8
9
9
10
9
10
0.20
_
P=0.1685
0.15
0.10
0.05
LCL=0.0047
0.00
1
3
5
7
9
11
Sample
13
15
17
19
Tests performed with unequal sample sizes
¿Observe los límites variables y el punto 1
Fuera de control, se puede aprender algo
De las muestras 9 a 15?
Carta np (Atributos)
 Se usa cuando se califica al producto como bueno/malo,
pasa/no pasa.
 Monitorea el número de productos defectuosos de 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
Carta np
(toys.mtw
NP Chart of Rejects
1
20
UCL=20.10
__
NP=10.6
10
0
Sample Count
Rejects
8
13
7
8
5
13
7
12
27
10
Np options: split 10)
LCL=1.10
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
20
UCL=20.10
__
NP=10.6
10
0
LCL=1.10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
20
UCL=20.10
__
NP=10.6
10
Etc.
0
LCL=1.10
21
22
23
24
25
26
Sample
27
28
29
30
El tamaño de muestra es constante, el operador grafica
directamente el número de defectuosos y le evita hacer cálculos
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
Carta c -
Exh_qc.mtw
(C chart options S limits 1 2 3 Place bound lower 0)
Etc.
C Chart of Blemish
8
+3SL=7.677
7
+2SL=6.027
6
Sample Count
Blemish
2
4
1
1
4
5
2
1
2
4
5
+1SL=4.376
4
_
C=2.725
3
2
1
-1SL=1.074
0
LB=0
1
5
9
13
17
21
Sample
25
29
33
37
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.
Carta u (cont..)
U Chart of Defects
1
0.14
1
UCL=0.1241
0.12
Sample Count Per Unit
Defects Sample
9
110
11
101
2
98
5
105
15
110
13
100
8
98
7
99
5
100
2
100
Etc.
0.10
0.08
_
U=0.0546
0.06
0.04
0.02
0.00
LCL=0
1
3
5
7
9
11
Sample
Tests performed with unequal sample sizes
13
15
17
19
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 >=1.33 es equivalente a p <= 62 ppm
NOTA: Equivale a que el porcentaje de partes
buenas sea cuando menos del 99.9936%

Para cartas de control c y u dependen de la especificación
proporcionada por el cliente
Cartas especiales de control
59
Cartas especiales de control



Carta de sumas acumuladas CuSum
Carta de promedios móviles ponderadas
exponencialmente
Carta de promedios móviles simples
60
Cartas de sumas acumuladas
CuSum
61
Gráfica de Sumas acumuladas
( CuSum )
-
-
-
Se usa para registrar al centro del proceso.
Es más sensible que la gráfica X al movimiento de los pequeños
cambios sostenidos en el centro del proceso.
Es más sensible que la gráfica X al movimiento de separación
gradual del centro del proceso.
-
Es menos sensible que la gráfica X al desplazamiento grande y único
del centro del proceso.
Se puede aplicar a las Xs o a las Xs individuales
-
Sus parámetros clásicos son h = 4; k = 0.5
-
62
Carta de sumas acumuladas
CuSum
Son más eficientes que las cartas de Shewhart para detectar
pequeños corrimientos en la media del proceso (2 sigmas o
menos)
 Para crear la carta Cusum se colectan m subgrupos de
muestras, cada una de tamaño n y se calcula la media de
cada muestra Xi-media. Después se determina Sm o S’m de
las ecuaciones siguientes:

m
Sm 
 (X
i
  0 )...  0  m ed ia .en .co n tro l .estim a d a
i 1
S m 
'
1

X
m
 (X
i
  0 )...
X
 d esv .es tan d a r .d e .la s .m ed ia s
i 1
63
Carta de sumas acumuladas
CuSum – Con Máscara en V




La carta de control CuSum se obtiene graficando los valores
de Sm o S’m como función de m.
Si el proceso permanece centrado, la carta tenderá hacia el
valor de la media 0
Si el proceso se corre gradualmente hacia arriba o hacia
abajo, será indicado en la carta. Su sensibilidad está
determinada por los parámetros k y h.
Una forma de identificar si el proceso sale de control es con
una mascara en V cuyo origen se coloca en el último punto
de suma acumulada determinado y observando que ninguno
de los puntos anteriores se salga, de otra forma tomar
acción
64
Carta CuSum – parámetros de la
máscara en V
h = Intervalo de decisión – Valor medio del ancho de máscara en el punto
de origen
k = Corrimiento a ser detectado en sigmas – Pendiente de los brazos de la
máscara en V
f = Respuesta inicial rápida - Identifica puntos fuera de control en el
arranque
T = Meta o especificación nominal; n = Tamaño de subgrupo
Ci = Valor de los 2 lados de la máscara en el tiempo i
C0 =
0
Ci = Ci - 1 + (i - T)
Puntos graficados de la máscara =
Ci
Pendiente de la máscara en V = k  / raiz (n)
Ancho de máscara en el origen = 2h  / raiz (n)
Origen de la máscara en V = p
Por omisión Xmedia = µ, Sp/c4(d) = , T = 0, h = 4, k = .5, p = m
65
Ejemplo de carta Cusum
con Máscara en V
1- 4.925
C U S U M C hart for C us um
2- 4.675
3- 4.725
4- 4.350
4
5- 5.350
3
7- 4.770
8- 4.525
9- 5.225
10- 4.600
C u m u la tive S u m
6- 5.225
2
1
0
-1
-2
-3
-4
11- 4.625
-5
12- 5.150
-6
13- 5.325
0
0
5
10
15
S u b gro u p N um b e r
14- 4.945
15- 5.025
16- 5.223
Target = 5, sigma = 1, h = 2, k =0.5, Vmask 66
Continuación de ejemplo – con
máscara en V
C U S U M C hart for C us um
17. 5.463
18. 5.875
19. 6.237
Agregando 4
Puntos adicionales
Se observa que se
Salen los puntos
16, 17 y 18
Requiriendo acción
C u m u la tive S u m
20. 6.841
5
0
0
-5
0
10
20
S u b g ro u p N u m b e r
Target = 5, sigma = 1, h = 2, k =0.5, Vmask 67
Carta CuSum– Sólo un Límite
inferior o superior
CIi
= valor del nivel bajo de la Cusum de un lado inferior en tiempo i
CL0  CU 0  f

n
CSi
= valor del nivel alto de la Cusum de un lado superior en tiempo i

 

C Ii  m in  0, C I i 1  x i   T  k

n




 

C S i  m in  0, C S i 1  x i   T  k

n



i
C
i
 Si 

j 1
 x j  (0  K )


 0  m e d ia .o b je tiv o
d iaCSi
.n o .a c e p ta b le   0  
Datos graficados =1  m eCIi,


Línea central
=  1  00
L IC
 h

n
LSC
 h

n
K 

2
 k
2
n
C i  0 .c u a n d o .c a m b ia .e l .s ig n o
68
Cata CuSum – sólo un Límite
superior o inferior
1- 4.925
2- 4.675
17. 5.463
3- 4.725
18. 5.875
5- 5.350
6- 5.225
7- 4.770
8- 4.525
9- 5.225
Up p e r C US UM
19. 6.237
20. 6.841
2
C u m u la tive S u m
4- 4.350
C U S U M C hart for C us um
2
1
0
-1
10- 4.600
11- 4.625
12- 5.150
13- 5.325
-2
-2
L o we r C US UM
0
10
20
S u bgroup N um ber
14- 4.945
15- 5.025
16- 5.223
Target = 5, sigma = 1, h = 2, k =0.5, One Sided
69
FIR = 1 sigma, Reset after each signal
Carta CuSum – Forma tabular
para un solo límite inf. ó sup.

Los límites para cada valor se calculan dependiendo de si es
hacia el lado superior Sh o hacia el inferior Sl
S H ( i )  m ax  0, x i  (  0  K )  S H ( i  1) 
min
S L (i )  m
ax  0,  x i  (  0  K )  S H ( i  1) 
S H (0)  S L (0)  0
N H . y . N L  N o . periodos .en .que .Sh .o .Sl .son .  0


Como ejemplo si K = 0.5 y µ0 = 10 y X1 = 9.45, Sh(1) = max
[0, 9.45 – 10.5 + 0] = 0 etc..
Cuando Sh(i) toma un valor negativo, se regresa a cero y
continua el proceso, si excede el límite superior de control H en
este caso indica que el proceso está fuera de control
70
Carta CuSum – Forma tabular
para un solo límite inf. ó sup.
Periodo
Xi
Xi-10.5
Sh(i)
Nh
1
9.45
-1.05
0
0
En este caso el
Valor de H es 5
2 S ( i ) 7.99
-2.51
0S ( i  1) 0
m
ax
0,
x

(


K
)



H
i
0
H
3 S ( i ) 9.29
-1.21
0 S ( i  1) 0
m
ax
0,

x

(


K
)


L
i
0
H
4
11.66
1.16
1.16
1
5
12.16
1.66
2.82
2
6
10.18
-0.32
2.50
3
7
8.04
-2.46
0.004
4
8
11.46
0.96
1.00
5
9
9.20
-1.30
0
0
H
Máscara en V
71
Carta Cusum (Crankshd.mtw)
10.0
7.5
Cumulative Sum
AtoBDist
-0.44025
5.90038
2.08965
0.09998
2.01594
4.83012
3.78732
4.99821
6.91169
1.93847
Etc.
CUSUM Chart of AtoBDist
UCL=5.68
5.0
2.5
0.0
0
-2.5
-5.0
LCL=-5.68
1
3
5
7
9
11
13 15
Sample
17
19
21
23
Hay un corrimiento en los puntos 4 a 10
25
72
 

 
LIC min
  h 0 , CI
iI
 X i   T  k
 

i 1
m
m 




LSC  h 
 
iS  max  0m, CS i 1  X i   T  k
 
m 


CI 0  CS 0  0
Fórmulas Cusum un lado

Los límites de control están a un cierto número de desviaciones
estándar por arriba o por debajo de la línea central (h = 4
intervalo de decisión o distancia de límites en sigmas; k
corrimiento en sigmas a ser detectado; m = 5 tamaño de
subgrupo)
73
Carta EWMA de promedios
móviles ponderados
exponencialmente
74
Carta de Promedios Móviles
Ponderados Exponencialmente
(EWMA)



Monitorea un proceso promediando los datos de tal
forma que les da cada vez menos peso conforme son
removidos en el tiempo
En la carta de Shewhart la decisión en relación al
estado de control del proceso en cierto instante t
depende de la medición más reciente y de los límites
de control
En la carta EWMA la decisión depende del estadístico
EWMA que es el promedio ponderado exponencial de
los datos.
75
Carta de Promedios Móviles
Ponderados Exponencialmente
(EWMA)




Es más sensible que la gráfica X al movimiento de los
pequeños cambios sostenidos en la media del proceso.
Es más sensible que la gráfica X al movimiento de
separación gradual de la media del proceso.
Es menos sensible que la gráfica X a desplazamientos
grandes de la media del proceso.
Se puede aplicar a las Xs o a las Xs individuales.
76
Carta de Promedios Móviles
Ponderados Exponencialmente
(EWMA)

Seleccionando un factor de ponderación  la carta puede ser
sensible a corrimientos graduales pequeños en la media del
proceso. El estadístico EWMA es:
E W M At   Yt  (1   ) E W M At 1     t  1, 2, .., n
S   
2
S EW M A 


n 2 
EWMAo es la media (meta) de los datos históricos
S es la desviación estándar de los datos históricos para n grande
Yt es la observación en el tiempo t
n es el número de observaciones monitoreadas incluyendo 0
0 <  <=1 es una constante que determina la memoria de
EWMA
2





77
Carta de Promedios Móviles
Ponderados Exponencialmente
(EWMA)




 determina la tasa en la cual los datos “antiguos” entran
en el cálculo del estadístico EWMA.
Un valor de  =1 indica que sólo el último dato será
incluido (carta Shewhart).
Un valor grande  de da más peso a datos recientes y
menos peso a datos antiguos. Un valor pequeño de  da
más peso a datos antiguos
Un valor común para  es 0.2 para detectar cambios 1 y
de 0.4 para detectar cambios de 2
78
Carta de Promedios Móviles
Ponderados Exponencialmente
(EWMA)

Los límites de control se determinan como sigue:


La carta EWMA requiere que se obtengan datos históricos
del proceso para calcular la Media y desviación estándar
representativas del mismo para continuar el monitoreo,
asumiendo que estuvo en control al colectar los datos
Para los primeros valores de X, la desviación estándar S se
calcula como:
79
Carta de Promedios Móviles
Ponderados Exponencialmente
(EWMA)

Ejemplo: Si EWMAo = 50 y s = 2.0539,  = 0.3 entonces
se tiene:
L S C  5 0  3(0 .4 2 0 1)( 2 .0 5 3 9 )  5 2 .5 8 8 4
L IC  5 0  3(0 .4 2 0 1)( 2 .0 5 3 9 )  4 7 .4 1 1 5
Y
52
47
53
49.3
50.1
47
51
EWMA 50 50.6 49.5 50.56 50.18 50.16 49.12 49.75
80
Carta EWMA del ejemplo
Xewma
1- 52.0
E W M A C hart for X
2- 47.0
3- 53.0
53
4- 49.3
52
U C L= 52.59
5- 50.1
7- 51.0
8- 50.1
51
EW M A
6- 47.0
50
M ean= 50
49
9- 51.2
10- 50.5
11- 49.6
12- 47.6
13- 49.9
14- 51.3
15- 47.8
48
LC L= 47.41
47
0
10
20
S am p le N u m be r
81
Carta EWMA



Los puntos a graficar son los siguientes : Z1
Z2
Z3
Z4
=
Z
X
_0 =
 )
= _X1 + (1 )
= _X2 + (1 )
= _X3 + (1 )
= X4 + (1Con Z = EWMA
Z0
Z1
Z2
Z3
Observa que Z es un promedio ponderado de X i y de todas las Xs anteriores.
La típica forma de una gráfica EWMA se muestra a continuación.
XII
UCL
LCL
1
2
3
4
5
6
subgrupo
Los cálculos, especialmente de los
límites de control, son tan complejos
que normalmente este tipo de gráfica
se realiza por medio de un paquete
de computo.
82
Carta de Promedios Móviles
Ponderados Exponencialmente
(EWMA)

Si la desviación estándar se estima de la carta X-R
entonces los límites de control se determinan como
sigue:
L S C  X  A2 R
L IC  X  A2 R

(2   )

(2   )
83
Carta de Promedios Móviles
Ponderados Exponencialmente
(EWMA)


Esta carta proporciona un PRONOSTICO del siguiente
valor de la media, lo cual es muy importante para el caso
de control automatizado.
Los límites de control permiten detectar cuando se
requiere un ajuste y la diferencia entre el valor
pronosticado y la media meta permiten identificar de
cuanto debe ser el ajuste
84
Carta de Promedios Móviles
Ponderados Exponencialmente
(EWMA)


Se puede desarrollar una ecuación para el clásico control
PROPORCIONAL, INTEGRAL y DIFERENCIAL (PID).
Donde los parámetros de las lambdas 1, 2 y 3 se
seleccionan para obtener el mejor desempeño de
pronóstico
Si e representa el error entre el valor real y pronósticado
en el periodo t
se tiene:
e t  X t  z t 1
t
Z t  E W M At  Z t  1   1 e t   2  e j   3  e t
j 1
85
Carta de control de promedios
móviles
86
Carta de control de Promedios
Móviles



Monitorea un proceso promediando los últimos W
datos. Con valores individuales se usa W = 2
Tiene una sensibilidad intermedia entre las cartas de
control de Shewhart y las cartas EWMA o Cusum
para detectar pequeñas corridas graduales en la
media del proceso
Suponiendo que se colectan muestras de tamaño n y
se obtienen sus respectivas medias Xi. La media
móvil promedio de amplitud W en el tiempo t se
define como sigue:
87
Carta de control de Promedios
Móviles


El procedimiento de control consiste en calcular la
nueva media móvil Mt cada vez que haya una nueva
media muestral, graficando Mt en la carta, si excede
los límites de control el proceso está fuera de control
En general la magnitud del corrimiento que se quiere
detectar esta inversamente relacionado con W, ente
mayor sea W se podría detectar corrimientos más
pequeños
88
Ejemplo de carta de promedios
móviles
Xmm
1- 10.5
M oving A verage C hart for Xm m
2- 6.0
3- 10.0
4- 11.0
6- 9.5
7- 6.0
8- 10.0
9- 10.5
M o vin g A ve ra g e
5- 12.5
15
U C L= 12.12
10
M ean= 10
LC L= 7.879
5
10- 14.5
11- 9.5
12- 12.0
0
5
10
15
S am ple N um ber
13- 12.5
14- 10.5
15- 8.0
89
Cartas Multivariadas
90
Carta T2 – varianza generalizada
(hospital.mtw


variables Stay satisfaction S. size Departure)
En un hospital se monitorea la satisfacción del paciente cuando
sale, se encuestan a 5 pacientes al día. Como la satisfacción y el
tiempo de estancia están correlacionados se usa una carta T2
para monitorear la media y variabilidad de la satisfacción (1 a 7)
y la estancia en días.
Investigar que pasó en los días 18 y 19
Tsquared-Generalized Variance Chart of Stay, Satisfaction
Satisfaction
5.0
6.5
5.2
7.0
5.0
7.0
6.0
6.2
6.0
5.2
20
T squar ed
Stay
1
2
4
6
4
2
2
4
1
1
15
U C L=13.61
10
5
M edian=1.36
0
1
4
7
10
13
16
Sample
19
22
25
28
31
20
Gener alized V ar iance
Departure
1/01/01
1/01/01
1/01/01
1/01/01
1/01/01
1/02/01
1/02/01
1/02/01
1/02/01
1/02/01
U C L=19.71
15
10
5
|S |=4.22
0
91
LC L=0
1
4
7
10
13
16
Sample
19
22
25
28
31
Carta MEWMA
(toys.mtw

Se desea monitorear en forma simultanea el peso (gramos) y
longitud de juguetes (pulgadas), se toman 4 muestras diarias
durante 20 días.
Se observa que el proceso está dentro de control
Weight Length
10.10 2.54
10.15 2.56
10.11 2.55
10.12 2.55
10.12 2.54
10.14 2.57
10.08 2.50
10.10 2.53
10.09 2.50
10.15 2.56
Etc.
Multivariate EWMA Chart of Weight, Length
9
UCL=8.634
8
7
6
MEWMA

variables Weight Lenght S. size Day)
5
4
3
2
1
0
1
3
5
7
9
11
Sample
13
15
17
19
92
93
Mantenimiento Productivo Total (TPM)
para Mfra. Lean




Su objetivo es maximizar la efectividad del equipo
a través de toda su vida útil al 100%
Es Implantado y mantenido por diversos
departamentos involucrados en los equipos
Involucra a TODOS los empleados, desde el
operador hasta el director
Se apoya en grupos Kaizen de mejora
94
95
Elementos del Mantenimiento
Productivo Total (TPM)




Mantenimiento correctivo programado
Mantenimiento preventivo (incluye predictivo por
proveedores: termografía infrarroja, análisis de
vibraciones y aceites)
Mantenimiento productivo autónomo por
operadores (limpieza, lubricación, etc.)
Mantenimiento proactivo por Ingeneiría (rediseño,
Poka Yokes)
96
Beneficios del TPM







Mejoras
Mejoras
Mejoras
Mejoras
Mejoras
Mejoras
en
en
en
en
en
en
productividad
calidad
tiempos de entrega
seguridad
higiene
la moral de los empleados
Cuanto más automático sea el equipo, más
importante es el TPM
97
Características del TPM






Esfuerzos para maximizar la efectividad del equipo
Es un sistema de mantenimiento productivo para
ampliar la vida útil de la maquinaria
Se implementa por ingeniería, operadores y
mantenimiento
Involucra a todos los empleados, desde la
dirección hasta los de planta
Mantenimiento autónomo por los operadores
Actividades de grupos pequeños coordinados en la
empresa
98
Lo total en TPM
Significa lo siguiente:
 Efectividad total en el logro de la eficiencia
económica y rentabilidad
 Mantenimiento preventivo, prevención del
mantenimiento y mantenabilidad total
 Participación total de todos los empelados, incluye
el mantenimiento autónomo por los operadores
El objetivo del TPM es cero fallas, cero paros y cero
defectos
99
6 Pérdidas por equipos
reducidas por el TPM



Fallas en el equipo: causan tiempos muertos y
reducen la productividad
Preparación y ajustes: se deben mejorar los
tiempos de preparación y ajuste
Ocio y paros menores: sensores defectuosos,
partes atoradas en transportadores, etc. causan
paros menores y pérdidas
100
6 Pérdidas por equipos
reducidas por el TPM



Velocidad reducida: es la diferencia entre la
velocidad de diseño y la velocidad real
Defectos de proceso: por mal funcionamiento
Rendimiento reducido: pérdidas por arranques y
paros del equipo
101
Metas en las 6 pérdidas

Pérdidas por fallas o tiempos muertos

Pérdidas por preparación y ajustes

Pérdidas de velocidad
0 min.

Ocio y paros menores
0 min.


Pérdidas por defectos de calidad
Pérdidas en el rendimiento
0 min.
<10min.
0 min.
minimizar
102
Control de las fallas - TPM

Mantener en control las condiciones básicas
(limpieza, lubricación, atornillado)

Apego a procedimientos operativos

Restablecer la deterioración

Mejorar las debilidades de diseño

Mejorar la operación y mantenimiento
103
Diseño para mantenabilidad
Las siguientes guías mejoran la mantenabilidad y
disponibilidad de los equipos
 Estandarización: minimizar el número de partes
diferentes en el sistema


Modularización: tener estándares en tamaño, formas,
unidades, para facilitar los procesos de ensamble y
desensamble
Empaque funcional: colocar todas las las partes
requeridas de un artículo en un kit o paquete
104
Diseño para mantenabilidad



Intercambiabilidad: controlar las tolerancias
funcionales. Intercambio de partes dañadas con
buenas
Accesibilidad: facilitar a los operadores a hacer su
trabajo adecuadamente. Todas las partes deben
estar accesibles y deben ser fáciles de cambiar
Aviso de falla de funcionamiento: proporciona un
medio de aviso a los operadores cuando falla la
máquina. Puede incluir gages, instrumentos, luces o
105
sonidos
Diseño para mantenabilidad


Aislamiento de falla: seguimiento e identificación de
la falla. Se puede minimizar con mantenimiento
preventivo, equipo de prueba interconstruido (BITE),
simplicidad en el diseño de partes y personal
competente
Identificación: Tener una identificación única de
todos los componentes y métodos de registro de
mantenimiento correctivo y preventivo
106
Métricas de TPM

La métrica básica es la Efectividad General del Equipo
(OEE) aunque hay algunas variantes en su fórmula:
OEE=Disponibilidad X (Eficiencia ) X (Tasa de calidad )
de desempeño
de productos
Disponibilidad = tiempo de operación / Tiempo de carga
= (Tiempo de carga – Tiempo muerto)/Tiempo carga
107
Métricas de TPM
Tiempo de carga=Tiempo disponible por turno o unidad
- Tiempo muerto planeado (desayuno, baño, etc.)
Tiempo de operación=Tiempo de carga–Tiempo muerto
Ejemplo: Si hay 480 min./turno, 15 min. De
preparación, 10 minutos de descanso obligatorio, 30
minutos de tiempo muerto. ¿Cuál es el tiempo de
carga y la disponibilidad?
Tiempo de carga= 480 – 10 = 470 min
Disponibilidad = (470 – (30+15))/470 = 90.4%
108
Métricas de TPM
Tasa de velocidad de operación = Tiempo ciclo teórico /
Tiempo ciclo real
Por ejemplo: si el ciclo de tiempo es de 1 min / unidad,
y el ciclo real es de 1.5 min. / unidad, ¿Cuál es la
tasa de velocidad de operación?
Tasa de velocidad de operación = 1 / 1.5 = 66.7%
109
Métricas de TPM
Tasa neta de operación = Tiempo real de proceso /
Tiempo de operación
Mide la estabilidad del equipo, paros pequeños y
ajustes:
Tasa neta de operación = Cantidad procesada x Tiempo
de ciclo real / Tiempo de operación
Por ejemplo: si se procesan 185 unidades, ciclo real 1.5
min., tiempo de operación 425 min.
Tasa neta de operación = (185 x 1.5)/425 = 65.3%
110
Métricas de TPM
Eficiencia de desempeño = Tasa de velocidad de
operación x Tasa neta de operación
O Sea
Eficiencia de operación = 0.667 x 0.653 = 43.6%
Efectividad general del equipo OEE = Disponibilidad x
eficiencia de desempeño x tasa de calidad producto
Si tasa de calidad del producto es de 95%.
El OEE = 0.904 x 0.436 x 0.95 = 37.4%
111
112
113
114
115
Métricas de TPM
Los objetivos son:

Disponibilidad > 90%

Eficiencia de desempeño > 95%

Tasa de calidad de producto > 99%
116
Premio japonés anual a empresas
con TPM (JIPM)
Se evalúan los incrementos en calidad y productividad
incluyendo:





Reducción de costos
Reducción de inventarios
Reducción y eliminación de accidentes
Control de la contaminación
Ambiente de trabajo
117
Fase
Paso
1.- La alta dirección anuncia inicio TPM
Conferencia sobre TPM al personal
2.- Programa de educación y campaña
Directores: seminarios.
General: presentaciones
3.- Crear organizaciones/ promoción
Crear comités en cada nivel para
promoción, asignar staff
4.- Establecer políticas básicas y metas
Evaluar condiciones actuales, metas
5.- Formular plan maestro
Preparar planes detallados de
actividades.
Implantación
6.- Organizar acto de lanzamiento
preliminar
Implantación
Detalles
Invitar clientes, gente importante
7.Mejorar la efectividad de cada equipo
Seleccionar equipo modelo. Formar equipo
de proyecto.
8.- Programa de mantenimiento autónomo
Promover los 7 pasos, fabricar útiles de diagnóstico
y establecer proc. de certificación de los trabajadores
9. Programa de mantenimiento para
Equipos nuevos por mantenimiento.
10. Dirigir el entrenamiento para mejorar
operación y capacidad de mantenimiento
11. Programa actualización de los
equipos antiguos
Estabilización 12. Perfeccionar y mejorar el TPM
Incluye mantto. periódico, y predictivo, gestión de
repuestos, herramientas, dibujos y programas
Entrenar a los líderes, estos comunican información
con los miembros del grupo.
Reconstrucción y mantenimiento preventivo
Evaluación para el premio PM, fijar objetivos mas
elevados
Pasos para implantar el mantenimiento productivo total118
7 pasos para desarrollar el mantenimiento autónomo
LOS PASOS
1.- Limpieza Inicial (5S’s)
2.- Acciones en la fuente
de los problemas
3.- Estándares de limpieza y
lubricación
4.- Inspección General
5.- Inspección autónoma
6.- Organización y orden
7.- Mantenimiento autónomo
pleno
LAS ACTIVIDADES
Limpiar para eliminar polvo y suciedad, principalmente en el
cuerpo del equipo; lubricar y apretar pernos, descubrir
problemas
Prevenir la causa del polvo, suciedad y difusión de esquirlas,
mejorar partes que son difíciles de limpiar y lubricar, reducir el
tiempo requerido para limpiar y lubricar
Establecer estándares que reduzcan el tiempo gastado
limpiando, lubricando y apretando ( específicamente
tareas diarias y periódicas
Con la inspección manual se genera instrucción
los miembros de círculos descubren y corrigen
defectos menores del equipo
Desarrollar y emplear listas de chequeo para
inspección autónoma
Estandarizar categorías de control de lugares de trabajo indivi
duales; sistematizar a fondo el control del mantenimiento:
estándares de inspección, limpieza y lub., registro datos y matto
Desarrollos adicionales de políticas y metas compañía, incre
mentar regularidad de actividades mejora. Registrar resultados
análisis MTBF y diseñar contramedidas en concordancia
119
120
Resultados esperados del TPM






Eliminación de fugas de
aceite
Disminución dramática
de tiempos muertos
Incremento en la
eficiencia de los
equipos
Reducción de paros no
programados
Reducción de rechazos
en producto intermedio
y producto final
Disminución de
consumo de energía






Reducción de horas
hombre mantenimiento
correctivo
Reducción costo por
contratistas
Reducción de costo por
partes de repuesto
Menor polvo ambiental
Menor ruido
Menos conflictos
producción /
mantenimiento
121
122
Razones de la administración visual
•
Hacer visibles los problemas
•
Ayudar a los trabajadores y directores a mantener
contacto directo con el lugar de trabajo (gemba)
•
Clarificar los objetivos para la mejora
123
Métodos de administración visual
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Ayudas visuales que eviten errores
Jidokas que paren las máquinas si se detectan
defectos
Avisos de peligro y precaución
Indicaciones de donde deben ponerse las cosas
Designaciones del equipo
Colores claros y etiquetas en instalaciones y equipo
Uso de pizarrones, celulares, Nextel
Instructivos audiovisuales a la vista
Sistemas Kanban
124
Ejemplo de fábrica visual
125
Ayudas visuales
126
Mantenimiento de controles
Re evaluación del sistema de medición
Plan de control
127
Re - evaluación de sistemas de
medición


Las mejoras reducen la variación, lo que puede
requerir una reevaluación de los sistemas de
medición
La incertidumbre colectiva de los estándares de
medición no debe exceder el 25% de la tolerancia
aceptable de cada una de las características
calibradas (MIL-STD-45662 A)
128
Re - evaluación de sistemas de
medición
En el caso de la industria automotriz, en su manual
Measurement System Analysis (MSA).
Máximo error de R&R aceptable 10%
 Puede ser aceptable entre 10 a 30% dependiendo de
la importancia de la aplicación, costos, costos de
reparar, etc.
 Más de 30% es inaceptable
La expresión de la incertidumbre incluye un rango y un
nivel de confianza

129
Plan de control
130
Estandarización
1. Controles para la mejora.
2. Formas para eliminar causas.
3. Datos de control de resultados.
4. Aplicación de soluciones en otros
procesos.
5. Uso de métodos de estandarización.
.
131
Prevención de la reincidencia –
Estandarización
DISPOSITIVOS A PRUEBA DE ERROR ( Poka - Yokes ).
132
22
GUOQCSTORY.PPT
Prevención de la reincidencia



Realizar actividades para asegurar la no reincidencia
del problema.
Se debe de tener un control de las mejoras y de los
nuevos estándares, estas deben de ser acciones que
realmente eliminen las causas de los problemas.
Herramientas a utilizar: hojas de verificación, cartas
de control, histogramas, métodos de documentación
de archivos, ISO- TS 9000, 5W +1H, etc.
133
Prevención de la reincidencia
CONTROLES
AUTOMATICOS
AYUDAS
VISUALES
POKA - YOKE
PROCEDIMIENTOS
DE OPERACIÓN
ESTANDAR
ESPECIFICACIONES
134
Plan de control
Es un documento que describe las características
críticas para la calidad (CTQs), las Y’s y X’s cr´ticas,
de las partes o del proceso.
A través de este sistema de seguimiento y control, se
cumplen los requerimientos del cliente y se reduce la
variación
Cada parte o proceso debe tener un plan de control. Se
pueden agrupar en familias
135
Plan de control
Se tienen los siguientes planes de control, en todos los
casos indican los controles dimensionales, tipos de
materiales y pruebas de desempeño requeridas :

Prototipo – usado durante el desarrollo

Prelanzamiento – usado para producciones piloto,
136
Plan de control


Producción – se utiliza durante la producción normal
de la parte, incluye las características del producto o
partes, controles de proceso, pruebas, análisis del
sistema de medición y planes de reacción
Los planes de control son documentos vivos para
seguimiento y control del proceso, los dueños del
proceso son los responsables de estos planes
137
Cierre del proyecto








Incluir las siguientes consideraciones:
Identificar al dueño del proceso
Involucrar al equipo en el plan de control
Crear procedimientos e instructivos actualizados
Notificar y entrenar al personal afectado
Asegurar que el entrenamiento en el plan de control
es efectivo
Poner el plan en el sistema documental adecuado
Lograr acuerdo entre el equipo y el dueño del
proceso
138
Entradas para el plan de control











Diagramas de flujo del proceso
FMEAs, DFMEAs, PFMEAs del sistema
Análisis de causa y efecto
Características especiales del cliente
Datos históricos
Lecciones aprendidas
Conocimiento de proceso del equipo
Despliegue de la función de calidad (QFD)
Diseños de experimentos
Aplicaciones estadísticas y estudios mutivari
Análisis de regresión
139
140
Plan de control
CONTROL PLAN
of
Page
Prototype
Pre- launc h
Produc tion
Key Contac /Phone
Date (Orig.)
Date (Rev.)
Core Team
Customer Engineering Approval/Date (if Req'd.)
Supplier/Plant Approval/Date
Customer Quality Approval/Date (if Req'd.)
Other Approval/Date (if Req'd.)
Other Approval/Date (if Req'd.)
Control Plan Number
Part Number/Latest Change Level
Part Name/Desc ription
Supplier/Plant
Supplier Code
Part /
Proc ess Name /
Mac hine, Devic e,
Proc ess
Operation
Jig, Tools
Number
Desc ription
For Mfg.
Charac teristic s
Spec ial
Methods
Char.
No.
Produc t
Proc ess
Class.
Produc t/Proc ess
Evaluation/
Spec ific ation/
Measurement
Toleranc e
Tec hnique
Sample
Size
Control Method
Reac tion Plan
Todos los procesos
- Todas las Operaciones
- Todas las actividades
-
Freq.
Hoja de Instrucción
No de Producto
Nombre del producto
Caracteristica
Descripción
Un proceso
- Una actividad
- Operaciones Limitadas
Especificación
& Tolerancia
Dibujo No.
Nivel
Criterio
Operación No.
Instrumento
Maquína
Tamaño Frecuenc. Método de
d´muestra
Registro
Elaboró
calidad
Aprobó
Plan de Reacción
-
Ayuda Visual
Operador
Instrucciones:
Distribución
141
One Way to Standardize a Process
142
Mantenimiento de mejoras
Lecciones aprendidas
Desarrollo del plan de capacitación
Documentación
Evaluación continua
143
Mantenimiento de mejoras

Lecciones aprendidas

Despliegue de capacitación

Documentación

Evaluación periódica
144
Lecciones aprendidas
145
Lecciones aprendidas


Es uno de los últimos pasos en el análisis post
mortem (también llamado lecciones aprendidas,
evaluación post proyecto).
Es una revisión formal y crítica documentada
realizada por un comité de personal calificado, se
incluyen todas las fases del desarrollo del proyecto
146
Lecciones aprendidas

Algunos tópicos de la revisión incluyen:








Adecuación del personal, tiempo y dinero
Efectividad del proyecto total
Que tan bien se dio seguimiento al proyecto
Qué tan bien se coordinó y se informaron los avances
Qué tan bien trabajo el equipo de proyecto
Qué tan bien se reconoció al equipo
La efectividad de las acciones
El nivel de calidad de los productos y servicios
entregados
147
Lecciones aprendidas
El éxito o falla de un proyecto se mide en tres
dimensiones:



¿Se lograron las metas y objetivos?
¿Se logró dentro de las fechas compromiso?
¿Estuvo el proyecto por arriba o por debajo de las
restricciones de costo?
Un proyecto exitoso cumple con los todos los criterios,
sin emabrgo puede ser considerado bueno aun si no
se cumplió alguno de los criterios
148
Lecciones aprendidas
Los resultados de los proyectos se presentan a la
dirección por el equipo.
Cuando se han identificado las mejores acciones
correctivas, se deben estandarizar en la empresa
Los resultados de esta revisión de proyecto deben ser
archivados, junto con los documentos del proyecto
para referencia futura
149
Reconocimiento al equipo Seis Sigma


Este paso es de los más importantes ya que sin un
reconocimiento adecuado a los resultados
alcanzados, se envía el mensaje de ganar perder
para el personal y se elimina la motivación para
trabajar en nuevos proyectos de mejora.
Los reconocimientos son muy variados y dependen
de la empresa y los resultados alcanzados en
particular.
150
Despliegue del plan de
entrenamiento
151
Despliegue del plan de
entrenamiento
El entrenamiento mejora las habilidades y amplia el
conocimiento de los empleados. Cierra la brecha
entre necesidades de capacitación actuales y
deseadas, se sugiere los siguiente:




Construir un currículum robusto
Proporcionar formas para que interactúe el personal
Explotar la tecnología
Documentar las mejores prácticas
152
Despliegue del plan de
entrenamiento
La capacitación debe ser soportada por todos los
niveles de la organización. Se debe dar después de
que se crea o se modifica un proceso, identificando
quienes requieren ser capacitados para mantener el
cambio. El personal clave se debe incluir desde el
principio en el equipo de mejora
153
Despliegue del plan de
entrenamiento
Los beneficios de una capacitación adecuada incluyen:
1.
Mejor comprensión del compromiso para mejorar
2.
Mejor comprensión del proceso y su intención
3.
Comprensión clara de las expectativas
4.
Mejor comprensión de cómo hacer la tarea
5.
Mejor comprensión de cómo ajustar un proceso
6.
Comprensión clara de donde obtener ayuda, si se
requiere para control del proceso
154
Documentación
155
Docuementación

Un sistema efectivo de control, se caracteriza por
documentos formales, donde se establecen
lineamientos a los empleados de cómo realizar las
tareas, quien es responsable de las tareas, o como
trabaja el sistema de la empresas, se tienen varias
alternativas, organizadas por jerarquías o niveles:





Manuales (políticas, lineamientos, 1er. nivel)
Procedimientos (responsabilidades, 2do. nivel)
Estándares de operación
Instrucciones de trabajo (pasos específicos, 3er. nivel)
Registros (evidencias, 4to. nivel)
156
Documentación

Contenido básico de un documento de procedimiento
o instrucción (escrito de forma que lo entiendan los
usuarios):




Propósito
Bases
Alcance
Pande sugiere unas guías para los docuemntos:




Hacer el documento simple y breve
Hacer el documento claro, invitador y manejable
Incluir opciones para “emergencias”
Tener un proceso para revisiones y actualizaciones
157
Evaluación continua
158
Evaluación continua

Se debe mantener un sistema de mejora continua
para que la empresa avance, el proceso es el
siguiente:
159
Evaluación continua

En adición al seguimiento de las mejoras debe haber
un balance en el seguimiento de los otros indicadores
de desempeño de la empresa, incluyendo:







Resultados de desempeño
Resultados de calidad
Resultados financieros
Resultados de Benchmarking
Mediciones de capacidad de procesos
Resultados de auditorias
Análisis FODA
160
Evaluación continua
Los resultados anteriores se muestran en
reportes con gráficas y cartas de preferencia.
La organización debe tener un comité de
revisión para atender tanto los problemas
como las oportunidades de mejora
161

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