1. DEFINE
1

2. Project Title:
Reduccion de Scrap extrusora #4 en Codigo #6
Define
Submitted by: Oscar Macias
Business Unit / Location: Alto Volumen Date Submitted: Agosto 25, 2014
Latest Revision Date:_______________2

3. Team members pictures
Define
Manuel Saucedo
Bertha Ortiz
Humberto Ramirez
Jose Luis Romero
Jose Luis Sanchez
Oscar Macias
Gildardo Parra
3

4. Define
Project Title: Reduccion de Scrap Extrusora # 4 en Codigo 6 Submitted by: Oscar Macias
Business Unit / Location: Alto Volumen Date Submitted:
Agosto 25, 2014
Latest Revision Date:
Problem Statement (Situation / issue / need for change; opportunity / magnitude; facts / figures / dates):
De Julio del 2013 a Julio del 2014 el porcentaje promedio de Desperdicio del área de extrusión fue de 2.44% teniendo como objetivo el
1.97%, y uno de los mayores contribuyentes fue la extrusora #4 representando el 23% del desperdicio total de el área de extrusión
equivalente a $ 38,705 dlls anuales
Linkage to Business (Identify linkage to business plan / departmental objective / strategic goal).
El objetivo de la planta es cumplir con el indicador de desperdicio establecido. El objetivo establecido en desperdicio para la extrusora #4
es de $9,130 Dlls anuales y costo anual fue de $38,705 Dlls.
Defect Definition (Describe, in measurable terms, what constitutes a defect; this is the basis for the primary metric; no
mention of frequency):
Desperdicio: Cualquier pieza que este fuera de especificación y no pueda ser ajustada a las especificaciones establecidas por diseño.
Primary Metric (Describe project metric and source of data; consistent with problem statement and Defect Definition; time-
series based)
El indicador primario de la planta es Costo un indicador secundario es el desperdicio el cual tiene como objetivo para el area
de extrusion el 1.97% de el costo del material.
Present Baseline
(Frequency of the problem; indicate average per day,week or month;
consistent with Primary Metric)
El costo de desperdicio promedio fue de $2,977 dlls mensuales
Goal / Objective
(How much of an improvement does this project aim
to make; consistent with Baseline)
Reducir el 76 % del promedio mensual equivalente a
$2,262Dlls mensuales.
Project Scope (Where is the focus – product family or failure modes; what are the process bookends):
Extrusora #4, no incluye el area de ensamble de los productos extruidos en esta maquina.
DMAIC Project Charter
4

5. Define
Impact ($) Estimated Financial Benefit Project Benefits
Low (<$40K)
Medium ($40 - 100K)
High (>$100K)
(Rough estimate at the beginning of the project)
(Describe)
Total $:$29,5766 Dlls per year.
 Defects
 Inventory
 Complaints
 Service (cust)
 Sales
 Efficiency
 Labor
 Expense
 Capital
 Safety
Estimated Timeline
Define Measure Analyze Improve Control
Plan Start Date August 25, 2014 September 22, 2014 October 04, 2014 October 20, 2014 November 10 13, 2014
Plan Finish Date September 22, 2014 October 03, 2014 October 20, 2014 November 10, 2014 November 24, 2014
No. of Weeks 3 1 2 4 2
Identified Core Team
Resource Names Role Signature
Oscar Macias (Black/Green) Belt
Gildardo Parra Champion
Manuel Saucedo Process Owner
Bertha Ortiz Operator
Humberto Ramirez Engineer Jr.
Jose Luis Romero Operator
Jose Luis Sanchez Supervisor
Jesus Contreras Mentor 5

6. Savings Expected Analysis
Define
2.55%
2.30% 2.23%
1.90%
2.07%
2.45%
3.00%
2.13% 2.22%
1.89%
2.22%
3.42%
3.14%
2.68%
0.00%
0.50%
1.00%
1.50%
2.00%
2.50%
3.00%
3.50%
4.00%
Junio 2013 Julio 2013 Agosto
2013
Septiembre
2013
Octubre
2013
Noviembre
2013
Diciembre
2013
Enero 2014 Febrero
2014
Marzo 2014 Abril 2014 Mayo 2014 Junio 2014 Julio 2014
% de Scrap en Extrusion Codigo # 6
AVG Actual = 2.44% AVG Meta = 1.97%
6

7. Savings Expected Analysis
Define
Total Scraped $ 12,945.00 Promedio Mensual Promedio Annual Meta Mensual Meta Annual Gap Mensual Gap Annual
Tiromat 31% $ 4,012 $ 52,168 $ 2,050 $ 26,659 $ 1,962 $ 25,508
Extruder #1 12% $ 1,553 $ 20,194 $ 1,285 $ 16,710 $ 267 $ 3,483
Extruder #2 12% $ 1,553 $ 20,194 $ 1,285 $ 16,710 $ 267 $ 3,483
Extruder #3 3% $ 388 $ 5,048 $ 346 $ 4,507 $ 41 $ 540
Extruder #4 23% $ 2,977 $ 38,705 $ 703 $ 9130 $ 2,274 $ 29,575
Extruder #6 19% $ 2,459 $ 31,974 $ 1,838 $ 23,898 $ 621 $ 8,075
100% $ 168,285 $ 109,484 $ 58,800
$52,168
$20,194 $20,194
$5,048
$38,705
$31,974
Promedio Annual
Tiromat Extruder #1 Extruder #2 Extruder #3 Extruder #4 Extruder #6
7

8. Savings Expected Analysis
Define
$-
$5,000.00
$10,000.00
$15,000.00
$20,000.00
$25,000.00
$30,000.00
$35,000.00
$40,000.00
$45,000.00
Promedio Annual Meta Annual
Extruder #4
$ 38, 705
Opotunidad de mejora
$29,575 dlls anuales
$ 9, 130
8

9. Define your defect:
Define
Desperdicio: Cualquier pieza extruida
por la maquina #4 que este fuera de
especificación y no pueda ser
ajustada dentro de especificación.
9

10. “Y” Trend Chart
$3,264.00
$2,896.00
$1,860.00
$1,756.00
$2,673.00
$2,242.00
$2,071.00
$1,102.00
$4,538.00
$4,292.00
$3,945.00
$5,595.00
$2,471.00
$-
$1,000.00
$2,000.00
$3,000.00
$4,000.00
$5,000.00
$6,000.00
Julio 2013 Agosto 2013 Septiembre
2013
Octubre
2013
Noviembre
2013
Diciembre
2013
Enero 2014 Febrero 2014 Marzo 2014 Abril 2014 Mayo 2014 Junio 2014 Julio 2014
$ Dlls de Scrap codigo #6 en extrusora # 4
GOAL
BASELINE $ 2,977
$ 703
Define
10

11. “Y” Trend Chart
255317
318364 313606
189497
452284
220815
172451
118921
767851
422721
216103
437653
271643
0
100000
200000
300000
400000
500000
600000
700000
800000
900000
Julio 2013 Agosto 2013 Septiembre
2013
Octubre
2013
Noviembre
2013
Diciembre
2013
Enero 2014 Febrero
2014
Marzo 2014 Abril 2014 Mayo 2014 Junio 2014 Julio 2014
DPMO
GOAL
BASELINE 296326
70000
Define
11

12. Current Process Capability (Y) :
(Y) Current Process
Capability
DPMO Sigma Index
190635.2 2.4
Define
12

13. Savings Matrix
Mes
Volumen de Piezas
Producidas
Costo de resina por
volumen producido ($)
Costo del desperdicio
por volumen producido
($)
% Real de Costo por
desperdicio / Costo por
producción
Enero 2014 139080 $ 19,532.12 $2,071.00 10.6%
Febrero 2014 93660 $ 16,397.43 $1,102.00 6.7%
Marzo 2014 80200 $ 12,602.34 $4,538.00 36.0%
Abril 2014 176280 $ 19,573.78 $4,292.00 21.9%
Mayo 2014 254280 $ 33,641.59 $3,945.00 11.7%
Junio 2014 189810 $ 31,141.69 $5,595.00 18.0%
Julio 2014 169000 $ 17,001.28 $2,471.00 14.5%
Agosto 2014 95600 $ 10,532.84 $3,106.00 29.5%
Septiembre 2014 45400 $ 6,801.70 $1,113.00 16.4%
Octubre 2014 0 0 $0.00 #DIV/0!
Noviembre 2014 0 0 $0.00 #DIV/0!
Diciembre 2014 0 0 $0.00 #DIV/0!
Define
13

14. Critical to Quality CTQ´s
Define
Need CTQ
Arranques y cambios de
modelos efectivos
Pesage de scrap correcto
Equipo sin fallas durante el
proceso de extrusion
Cumplir con el indicador de scrap
establecido.
Personal entrenado
Material sin variacion y dentro
de especificasion (resina)
Mediciones de producto
efectivas
Agua Libre de contaminacion
14

15. MEASURE
15

16. …study case……Flow Chart
Measure
1. Cargado de resina 2. Proceso de extrudido 3. Proceso de enfriamiento 4. Jalador
8. Acomodo de carro 7. Recolector de tubo 6. Jalador Cortador 5.Proceso enfriamiento
16

17. Possible root causes (X’s) identified
Measure
17

18. Quick kills identified
Measure
Oportunidad Solución Quien? Cuando? Status
Uso de herramentales
incorrectos Una matriz por modelo y herramental a utilizar
Manuel
Saucedo
Noviembre 13,
2014 Terminado
Arranques innecesarios por
falta de resina.
Implementar recorridos del departamento de
materiales al kanban de resinas y registrar en
bitácora Oscar Macias
Noviembre 12,
2014 Terminado
Configuracion de rodillos en
tina por modelo
Hacer un diagrama de ruteo por modelo y por
rodillos a utilizar
Manuel
Saucedo
Noviembre 14,
2014 Terminado
Tubo con agua a puller por
falta de secado.
Instalar un secador mas chico para el secado de
tubo Bertha Ortiz
Noviembre 12,
2014 Terminado
Sistema de movimiento de
tina provoca atoron
Reforzar con otro tope para evitar que la tina se
brinque
Jose Luis
Romero
Noviembre 14,
2014 Terminado18

19. List of X's to investigate
X1.- Cambios Extraordinarios (cambios fuera de programa)
X2.- Perdida de tiempo por lay out en la liberación del cambio o arranque
X3.- Falta de entrenamiento de ajustadores
X4.- Falta de entrenamiento en aparatos de medición
X5.- Preparación y verificación de Laser Mike antes de cada cambio
X6.- Cambios y Arranques de Modelos no efectivos
X7.- Modelos complejos
X8.- Atorones en puller
X9.- Variación de temperaturas
X10.- Tardado ajuste de concentricidad por grumos.
Measure
19

20. Data collection plan defined for
potential X’s
Measure
20

21. Measurement system accuracy quantified
Gage R&R
%Contribution
Source VarComp (of VarComp)
Total Gage R&R 0.3519 1.31
Repeatability 0.2471 0.92
Reproducibility 0.1048 0.39
Operators 0.1048 0.39
Part-To-Part 26.4807 98.69
Total Variation 26.8326 100.00
Study Var %Study Var
Source StdDev (SD) (5.15 * SD) (%SV)
Total Gage R&R 0.59322 3.0551 11.45
Repeatability 0.49713 2.5602 9.60
Reproducibility 0.32368 1.6670 6.25
Operators 0.32368 1.6670 6.25
Part-To-Part 5.14594 26.5016 99.34
Total Variation 5.18002 26.6771 100.00
Number of Distinct Categories = 12
Measure
21

22. Measurement system accuracy quantified
Measure
Part-to-PartReprodRepeatGage R&R
100
50
0
Percent
% Contribution
% Study Var
2
0
1
9
1
8
1
7
1
6
1
5
1
4
1
3
1
2
1
1
1
0987654321
2
0
1
9
1
8
1
7
1
6
1
5
1
4
1
3
1
2
1
1
1
0987654321
1.0
0.5
0.0
Parts
SampleRange
_
R=0.45
UCL=1.158
LCL=0
1 2
20191817161514131211109876543212 019181 716151 413121 110987654321
24
16
8
Parts
SampleMean
__
X=12.1UCL=12.56LCL=11.64
1 2
2019181716151413121110987654321
24
16
8
Parts
21
24
16
8
Operators
20191817161514131 21110987654321
24
16
8
Parts
Average
1
2
Operators
Gage name:
Date of study :
Reported by :
Tolerance:
Misc:
Components of Variation
R Chart by Operators
Xbar Chart by Operators
Appraisers by Parts
Appraisers by Operators
Parts * Operators Interaction
Gage R&R (ANOVA) only with bag
22

23. Analyze
23

24. Data collected on potential X’s
X1.- Cambios extraordinarios (fuera de programa): por medio de la herramienta estadística T test Se
compara el promedio de cambios de modelo por semana contra el target (lo programado).
X2.- Perdida de tiempo por lay out en la liberación del cambio o arranque: Se realiza diagrama de
espagueti para identificar las actividades que agregan valor y no agregan valor a esta actividad y se toma
tiempos de cada una de las actividades.
X3.- Falta de entrenamiento de ajustadores: Por medio de la herramienta estadística ANOVA se
comparan los ajustadores involucrados en arranque y cambios de modelo para medir la proporción de
desperdicio generado por eventos y afirmar si generan la misma proporción de desperdicio o es
diferente.
Las siguientes X’s serán evaluadas por medio de auditorias.
X4.- Falta de entrenamiento en aparatos de medición: Contra el EWI-137-M.
X5.- Preparación y verificación de laser Mike antes de cada cambio. Contra el EWI-137-M
X6.- Cambios y Arranques de modelos no efectivos: Con una T test se compara el promedio de
desperdicio generado en libras por cambios y arranques de modelo contra el target.
Analyze
24

25. Data collected on potential X’s
X7.- Modelos complejos: Por medio de la herramienta estadística ANOVA se comparan los modelos que
se fabrican en esta extrusora para comparar las medias del desperdicio generado por set up de línea y
verificar si generan la misma cantidad de desperdicio o es diferente.
X8.- Atorones en puller: Se compara la proporción de desperdicio ocasionado por atorones en puller
contra el desperdicio total, para demostrar si es significativa por medio de la herramienta estadística de
dos proporciones.
Las siguiente X será evaluada por medio de auditoria.
X9.- Variación en temperaturas: Por medio de Auditoria durante la etapa de medición se monitorea si
existe variación en las temperaturas de los controladores.
X10.- Desperdicio por Grumos: Se compara la media de desperdicio ocasionado por grumos contra el
desperdicio permitido por naturaleza del proceso para demostrar si es significativo por medio de la
herramienta estadística de T test.
Analyze
25

26. Appropriate sampling techniques used
Analyze
Tamaño de la muestra para las pruebas T tes
Power and Sample Size
1-Sample t Test
Testing mean = null (versus not = null)
Calculating power for mean = null + difference
Alpha = 0.05 Assumed standard deviation = 1
Sample Target
Difference Size Power Actual Power
0.5 27 0.7 0.705824
0.5 34 0.8 0.807778
0.5 44 0.9 0.900031
Power and Sample Size
Test for Two Proportions
Testing comparison p = baseline p (versus not =)
Calculating power for baseline p = 0.2
Alpha = 0.05
Sample Target
Comparison p Size Power Actual Power
0.8 13 0.9 0.915327
0.8 10 0.8 0.817041
0.8 8 0.7 0.708856
The sample size is for each group.
Tamaño de la muestra para las 2 Proporciones
26

27. Appropiate sampling techniques used
Analyze
Tamaño de la muestra para las pruebas ANOVA
Power and Sample Size
One-way ANOVA
Alpha = 0.05 Assumed standard
deviation = 1
Factors: 1 Number of levels: 5
Maximum Sample Target
Difference Size Power Actual Power
1.5 15 0.9 0.907403
The sample size is for each level.
27

28. Relationships depicted between
potential x´s and Y
Analyze
X1.- Cambios extraordinarios (fuera de programa): por medio de la
herramienta estadística T test Se compara el promedio de cambios de modelo
por semana contra el target (lo programado).
One-Sample T : Cantidad de cambios por semana VS Programado por semana.
Test of mu = 5 vs. not = 5
Variable N Mean StDe SE Mean 95% CI T
Cantidad de cambios por 11 4.455 1.695 0.511 (3.316, 5.593) -1.07
Variable P
Cantidad de cambios por 0.311
Con un valor de P > 0.05 es suficiente evidencia para demostrar que en la línea de extrusora #4 no se
dan cambio extraordinarios y que se apegan al plan programado.
28

29. X2.- Perdida de tiempo por lay out en la liberación del cambio o arranque: Se realiza
diagrama de espagueti para identificar las actividades que agregan valor y no agregan
valor a esta actividad y se toma tiempos de cada una de las actividades.
Pasos Actividad
Tiempo
segundos
Longitud Mts
1 a 2 Programa Longitud y mide tubo 10 7
2 a 3
Toma tubo y mide coloca en laser
Mike
10 4
Ciclo de maquina 30 0
3 a 4 a 5
Toma tubo y mide coloca en laser
Mike / ciclo de maquina
40 4
5 a 6 a 7
Toma tubo y mide coloca en laser
Mike / ciclo de maquina
40 4
7 a 8 a 9
Toma tubo y mide coloca en laser
mike / ciclo de maquina
40 4
9 a 10 a 11
Toma tubo y mide coloca en laser
mike / ciclo de maquina
40 4
11 a 12 a 13
Toma tubo y mide coloca en laser
mike / ciclo de maquina
40 4
13 a 14 a 15
Toma tubo y mide coloca en laser
mike / ciclo de maquina
40 4
15 a 16 Toma tubo y mide longitud 10 8
17 a 18 Mide tubo y ajusta puller 10 2
18 a 19 Mide longitud y ajusta puller 10 2
19 a 20
Toma tubo y mide coloca en laser
mike / ciclo de maquina
40 8
20 a 21 a 22
Toma tubo y mide coloca en laser
mike / ciclo de maquina
40 7
22 a 23 a 24
Toma tubo y mide coloca en laser
mike / ciclo de maquina
40 4
Total 440 66
Tiempo de medición y
liberación en minutos
Velocidad en pies por
minutos
Pies desperdiciados
Promedio de libra por
pie
Libras de
desperdicio
7.33 120 880 0.03 26.4
Analyze
29

30. X3.- Falta de entrenamiento de ajustadores: Por medio de la herramienta estadística
ANOVA se comparan los ajustadores involucrados en arranque y cambios de modelo
para medir la media del desperdicio generado por eventos y afirmar si generan la
misma cantidad de desperdicio o es diferente.
Analyze
30

31. Analyze
31

32. Con un valor de P > 0.05 en los resultados del ANOVA es suficiente evidencia
para demostrar que en la línea de extrusora #4 no existe diferencia entre los
ajustadores y podemos concluir que están entrenados en los métodos
actuales los rangos de CI of Mean y las altas desviaciones estándar de Xochitl
y Emma nos indican que tenemos oportunidad de mejora en el método de
arranque y cambios.
Analyze
32

33. Las siguientes X’s serán evaluadas por medio de auditorias:
X4.- Falta de entrenamiento en aparatos de medición: Contra el EWI-137-M.
X5.- Preparación y verificación de laser Mike antes de cada cambio. Contra el EWI-137-M
Test and CI for Two Proportions: Resultados, Evaluados
Event = Mala
Evaluados X N Sample p
Janet Orozc 2 13 0.153846
Jose Luis Ro 1 13 0.076923
Difference = p (Janet Orozc) - p (Jose Luis Ro)
Estimate for difference: 0.0769231
95% CI for difference: (-0.166899, 0.320745)
Test for difference = 0 (vs not = 0): Z = 0.62 P-Value = 0.536
•NOTE * The normal approximation may be inaccurate for small samples.
•Fisher's exact test: P-Value = 1.000
Con un valor de P > 0.05 es suficiente evidencia para demostrar que
las personas que liberan las dimensiones del tubo en el Beta Laser
Mike cumplen con lo establecido en el EWI y conocen el
procedimiento.
Analyze
33

34. X6.- Cambios de modelo y Arranques no efectivos: Con una T test se compara el
promedio de desperdicio generado en libras por cambios de modelo contra el
target.
One-Sample T: Libras.
Test of mu = 35 vs not = 35
Variable N Mean StDev SE Mean 95% CI T P
Libras. 49 42.88 35.95 5.14 (32.55, 53.20) 1.53 0.132
Analyze
34
Con un valor de P > 0.05 es suficiente evidencia para demostrar que
en los arranque de modelo no se genera una cantidad significativa
mayor al target establecido.

35. X7.- Modelos complejos: Por medio de la herramienta estadística ANOVA se
comparan los modelos que se fabrican en esta extrusora para comparar las medias
del desperdicio generado por set up de línea.
Analyze
35
En las siguientes graficas se muestra el
comportamiento de desperdicio de cada
modelo en estudio y observamos que existen
al menos un modelo que se comporta
diferente en cada arranque.

36. Analyze
36
En la grafica Multi-Vari observamos que el modelo 0034910U esta fuera del
comportamiento de los demás por lo que se concluye que es un modelo complejo y
debe ser tratado diferente.

37. Con un valor de P < 0.05 es
suficiente evidencia para
demostrar existe diferencia en
desperdicio por modelos
complejo ya que el Kruskal
Wallis nos arrojo que al menos
en el arranque de uno de los
modelos el desperdicio es
diferente y el mas
representativo en desperdicio
en arranque es el tubo burbuja.
Analyze
37
Al no ser normales los datos a
comparar se descarta el ANOVA
y se utiliza la herramienta
estadística Kruskal Wallis para
comparar las medianas del
desperdicio generado por cada
modelo

38. X8.- Atorones en puller: Se compara la proporción de desperdicio ocasionado por
atorones en puller contra el desperdicio total, para demostrar si es significativa por
medio de la herramienta estadística de dos proporciones.
Motivo Lbs % Acumm 10 SEMANAS GOAL
GOAL
DISTRIBUTION
Arranque 1926 57% 57% 192.6 100
Purga 610 18% 75% 61 30
Grumos 478 14% 89% 47.8 10
Contam 183 5% 94% 18.3 18.3
Cambio de Modelo 175 5% 99% 17.5 10
Manguera Fuera de
Parametros 27 1% 100% 2.7 27
339.9 175.83 195.3
Arranque Purga Grumos Contam
Cambio de
Modelo
Manguera Fuera
de Parametros
Series1 1926 610 478 183 175 27
Acumm 57% 75% 89% 94% 99% 100%
0%
50%
100%
150%
0
500
1000
1500
2000
2500
Libras
Contribuyentes al Scrap Extruder #4 durante la semana de
Medicion
Analyze
38
Durante la semana de recopilación de datos no se presento ningún desperdicio por esta
causa por lo que se descarta como posible causa potencial o X critica. Pero se presento
una X (purga) no contemplada en el Ishikawa por lo que se evaluara en esta etapa.

39. Las siguiente X’s será evaluada por medio de auditorias.
X9.- Variación en temperaturas: Por medio de Auditoria durante la etapa de medición
se monitorea si existe variación en las temperaturas de los controladores.
Al comparar el comportamiento de las temperaturas en la zona de los
barriles un valor de P > 0.05 es suficiente evidencia para demostrar que
no existe diferencia en los valores de las temperaturas del MP, el set up
del controlador y la temperatura real por lo que se considera que no
existe variacion en las temperaturas.
Analyze
39

40. X10.- Desperdicio por grumos: Se compara la media de desperdicio ocasionado
por grumos contra el desperdicio permitido por naturaleza del proceso para
demostrar si es significativo, por medio de la herramienta estadística de T test.
Motivo
10 SEMANAS
Lbs % Acumm SEMANAL GOAL Ideal
GOAL del Proyecto
Lbs
Arranque 1926 57% 57% 192.6 120
Purga 610 18% 75% 61 40
Grumos 478 14% 89% 47.8 10
Contam 183 5% 94% 18.3 10
Cambio de Modelo 175 5% 99% 17.5 35
Manguera Fuera de
Parámetros 27 1% 100% 2.7 0
3399 339.9 175.83 215
Disminución de
desperdicio 164.07 Lbs es el
ahorro al 100%
Escenario Ideal 164.07 339.9 -175.83
Objetivo del proyecto 124.9 339.9 - 215.00
Proyeccion de ahorro 76% 124.9 / 164.7 X 100
Situación Actual
Objetivo del
proyecto
Grumos 14% 5%
Arranque Purga Grumos Contam
Cambio de
Modelo
Manguera
Fuera de
Parametros
Series1 1926 610 478 183 175 27
Acumm 57% 75% 89% 94% 99% 100%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
120%
0
500
1000
1500
2000
2500
Libras
Contribuyentes al desperdicio Extrusora #4 durante la semana de
Medición
Analyze
40

41. One-Sample T: Libras_2
Test of mu = 10 vs not = 10
Variable N Mean StDev SE Mean 95% CI T P
Desperdicio Grumos 12 39.83 21.57 6.23 (26.13, 53.54) 4.79 0.001
Con un valor de P < 0.05 es suficiente evidencia para demostrar que la cantidad de desperdicio
generado por grumos es diferente al target permitido por lo que se considera X critica, de lo
contrario el desperdicio generado por purga con un valor de P > 0.05 esta dentro de lo permitido al
proceso y se descarta como X critica.
One-Sample T: Desperdicio Purga
Test of mu = 40 vs not = 40
Variable N Mean StDev SE Mean 95% CI T P
Desperdicio Purga 11 55.5 48.5 14.6 (22.9, 88.0) 1.06 0.315
Analyze
41

42. X’s Critical list
X2.- Perdida de tiempo por lay out en la liberación del cambio o arranque.
X7.- Modelos complejos.
X10.- Desperdicio por grumos.
Analyze
42

43. Improve
43

44. Design of Experiment
(If it is required)
Improve
44

45. Improve
45

46. Determine the operational tolerances to
each Critical X´s
Improve
X2.- Perdida de tiempo por lay out en la liberación del
cambio o arranque.
El tiempo de respuesta para la medición no debe
exceder los 2.68 Minutos del tiempo en la operación
de medición.
X7.- Modelos complejos.
Cumplir con el desperdicio permitido para arranques y
cambios de modelo del 1.97%
X10.- Desperdicio por grumos.
No exceder el 0.17% de desperdicio permitido por
variación de material en un proceso de extrusión.
46

47. Finding Solutions to Critical X´s
Evaluate and select alternative solutions
Improve
X2.- Perdida de tiempo por lay out en la liberación del
cambio o arranque.
Se diseña lay out eliminando las actividades que no
agregan valor como principales son: movimiento,
transporte y sobre procesamientos.
X7.- Modelos complejos.
Se modifica el método para el arranque del modelo
9606-01, 9606-02 ajustando primero el tubo dentro de
especificación en forma lineal y por ultimo la burbuja,
también en el centrado de la burbuja se registran los
valores del offset para generar unos parámetros de
referencia ya que actualmente se hace a prueba y
error.
X10.- Desperdicio por grumos.
Se ajusta el arreglo de temperaturas a las
recomendadas por el proveedor Teknor Apex para la
resina 0454580 con la que se corren 5 modelos de alto
volumen y son los que nos provocan grumos en
arranques y durante el proceso de extrusión y se
agrega un paquete para configuración de 200 nash
para aumentar presión en el barril.
47

48. X2.- Perdida de tiempo por lay out en la liberación del
cambio o arranque.
Se diseña lay out eliminando las actividades que no
agregan valor como principales son: movimiento,
transporte y sobre procesamientos.
Pasos Actividad
Tiempo
segundos
Longitud
Mts
1 a 2
Programa Longitud y mide
tubo
7 4
2 a 3 a 4
Toma tubo y mide coloca
en laser Mike
5 0
Ciclo de maquina 30 0
4 a 5 a 6
Toma tubo y coloca en
laser mike / ciclo de
maquina En caso de ser
necesario
35 0
6 a 7 a 8
Ajusta Puller y Toma tubo y
mide longitud
7 4
8 a 9 a 10
Ajusta puller en caso de
ser necesario y mide tubo
77 4
Total 161 12
Antes de la Mejora
Tiempo de medicion y liberacion
en minutos
Velocidad en pies por
minutos
Pies desperdiciados
Promedio de libra por
pie
Libras de
desperdicio
7.33 120 880 0.03 26.4
Después de la Mejora
Tiempo de medicion y liberacion
en minutos
Velocidad en pies por
minutos
Pies desperdiciados
Promedio de libra por
pie
Libras de
desperdicio
2.68 120 322 0.03 9.66
63.4%
Improve
48

49. X7.- Modelos complejos.
Se modifica el método para el arranque del modelo
9606-01, 9606-02 ajustando primero el tubo dentro de
especificación en forma lineal y por ultimo la burbuja,
también en el centrado de la burbuja se registran los
valores del offset para generar unos parámetros de
referencia ya que actualmente se hace a prueba y
error.
Se ajustan las dimensiones del tubo
en forma lineal primeramente para
evitar variaciones durante el ajuste
Una vez ajustadas las dimensiones
de ID, OD y Wall Thikness en forma
lineal se activa el modo burbuja.
Por ultimo se verifica las dimensiones
de la burbuja según la receta y si es
necesario se realizan pequeños
ajustes..
Improve
49

50. Regression Analysis: Length 6 fts versus Offset
The regression equation is
Length 6 fts = - 227.1 + 1.102 Offset
S = 0.297201 R-Sq = 92.8% R-Sq(adj) = 92.7%
Analysis of Variance
Source DF SS MS F P
Regression 1 304.850 304.850 3451.32 0.000
Error 269 23.760 0.088
Total 270 328.611
Improve
50

51. Correlations: Length 6 fts, Offset
Pearson correlation of Length 6 fts and
Offset = 0.963
P-Value = 0.000
Improve
51

52. Improve
52

53. X10.- Desperdicio por grumos.
Se ajusta el arreglo de temperaturas a las recomendadas por el proveedor
Teknor Apex para la resina 0454580 con la que se corren 5 modelos de alto
volumen y son los que nos provocan grumos en arranques y durante el proceso
de extrusión y se agrega un paquete de mayas de 100 y 200 nash para aumentar
presión en el barril.
Improve
53

54. Improve
54

55. 220
240
260
280
300
320
Zona 1 Zona 2 Zona 3 Zona 4 Zona 5 Dado
GradosFarenheit
Temperatura Minima
240
260
280
300
320
340
Zona 1 Zona 2 Zona 3 Zona 4 Zona 5 Dado
GradosFarenheit
Temperatura Nominal
260
280
300
320
340
360
Zona 1 Zona 2 Zona 3 Zona 4 Zona 5 Dado
GradosFarenheit
Temperatura Maxima
Improve
55

56. Improve
56

57. Improve
57

58. 290
295
300
305
310
315
320
325
Zona 1 Zona 2 Zona 3 Zona 4 Zona 5 Dado
GradosFareheit
T Bajas Mejora
290
295
300
305
310
315
320
325
Zona 1 Zona 2 Zona 3 Zona 4 Zona 5 Dado
GradosFareheit
T Altas Mejora
Improve
58

59. Improve
59

60. Improve
60
En la siguiente T test se muestra que con el arreglo de mallas
de 200 Nash y las temperaturas en Rampa no genera grumos
como se había experimentado en el DOE

61. Implementation plan
Improve
Que? Quien? Cuando? Donde?
X2.- Perdida de tiempo por lay out en la
liberación del cambio o arranque.
Se diseña lay out eliminando las
actividades que no agregan valor como
principales son: movimiento, transporte y
sobre procesamientos.
Equipo
DMAIC
Noviembre
29, 2014
Línea extrusora #4 en
LaserMike cuarto blanco.
X7.- Modelos complejos.
Se modifica el método para el arranque
del modelo 9606-01, 9606-02 ajustando
primero el tubo dentro de especificación
en forma lineal y por ultimo la burbuja,
también en el centrado de la burbuja se
registran los valores del offset para
generar unos parámetros de referencia
ya que actualmente se hace a prueba y
error.
Equipo
DMAIC
Noviembre
28, 2014
Línea extrusora #4 en puller
cuarto blanco.
X10.- Desperdicio por grumos.
Se ajusta el arreglo de temperaturas a las
recomendadas por el proveedor Teknor
Ápex para la resina 0454580 con la que
se corren 5 modelos de alto volumen y
son los que nos provocan grumos en
arranques y durante el proceso de
extrusión y se agrega un paquete de
mayas de 100 y 200 Nash para aumentar
presión en el barril.
Equipo
DMAIC
Noviembre
26, 2014
Línea Extrusora #4 en
maquina extrusora.
61

62. Process capability
Mes Defectos Oportunidades DOPU DPMO Sigma Level
Agosto 2014 $ 6,082.00 $ 16,000.00 1 380125 1.8
Septiembre 2014 $ 1,153.00 $ 19,990.19 1 57678 3.1
Octubre 2014 $ 685.00 $ 9,516.68 1 71979 3.0
Noviembre 2014 $ 187.00 $ 7,143.51 1 26178 3.4
Total $ 8,107.00 $ 52,650.39 1 153978 2.5
Six Sigma Calculator
The calculation of a Sigma level, is based on the number of defects per million opportunities (DPMO).
In order to calculate the DPMO, three distinct pieces of information are required:
a) the number of units produced
b) the number of defect opportunities per unit
c) the number of defects
The actual formula is:
DPMO = (Number of Defects X 1,000,000)
((Number of Defect Opportunities/Unit) x Number of Units)
Defects $ 8,107.00 DPMO 153978
Opportunities $ 52,650.39 Sigma Level 2.5
Defect Opportunities per unit 1
Six Sigma Table: 1 690,000
2 308,000
3 66,800
4 6,210
5 320
6 3.4
Improve
62

63. (Y) Current Process
Capability
DPMO Sigma Index
153978 2.5
Process capability
Improve
63

64. Control
64

65. Describe controls to each critical X´s
Control
X2.- Perdida de tiempo por lay out en la liberación del cambio o
arranque.
Se ejecuta IQ del cambio del equipo y se anexa lay out a la
validación. Se anexa validación al MMR-9503-M
X7.- Modelos complejos.
Se actualiza MP-141-M para ajuste de Tubo burbuja y se agregan
parámetros de referencia para ajuste de offset. Se anexa al
mantenimiento preventivo la regla de ajuste de altura de puller
para que se mantenga en buenas condiciones.
X10.- Desperdicio por grumos.
Se establecen parámetros de referencia en el MP en forma de
rampa y se agregan al EWI para la extrusora #4 el arreglo de mallas
con 100 y 200 Nash.
65

66. Control Plan
Control
66

67. Update the FMEA
and Process Documentation with Controls
Control
Process Step
Input
Potential
Failure Mode
Potential Failure
Effects
S
E
V
Potential
Causes
O
C
C
Current Controls
D
E
T
R
P
N
Stepoftheprocess
underinvestigation
Inputunder
investigation?
Inwhatwaysdoesthe
KeyInputgowrong?
Whatistheimpacton
theKeyOutputVariables
(Customer
Requirements)or
internalrequirements?
HowSevereistheeffect
tothecustomer?
WhatcausestheKey
Inputtogowrong?
Howoftendoescauseor
FMoccur?
Whataretheexisting
controlsandprocedures
(inspectionandtest)that
preventeiththecauseor
theFailureMode?
ShouldincludeanSOP
number.
Howwellcanyoudetect
causeorFM?
Liberacion eficiente
(tiempo y forma) del
tubo dentro de
especificación.
Proceso de
medicion en laser
Mike y flexometro
Trdar mas de 5
minutos en dar
una respuesta al
ajustador y/o
erronea
Liberacion del producto
fuera de especificasion
y excesivo desperdicio
de resina
7
Capacitación a
técnicos y lay
out eficiente
del proceso de
medición
3
Validar el proceso de Medicion
con un IQ para el equipo de
medicion donde se registra lay
out y capacitacion continua a
las personas que liberar el
producto
3 63
Ajustes de productos
dentro de
especificasion
efectivas
Ajuste de
dimenciones del
producto
Mal ajuste de
dimenciones del
producto y/o
tardar mas de 10
minutos en el
ajuste
Producto fuera de
especificasion y/o
exsecesivo desperdicio
de resina
7
Metodos
efectivos y
presisos,
Personal
entrenado
3
se marcara la fecha de salida
de la refacción en tool crib para
monitorear la vida útil
3 63
Ajuste efectivo de
parametros del
proceso
Ajuste de
maquina
Mal ajuste de
equipo
Grumos en el producto 7
Parametros
mal
establecidos o
parametros mal
ajustados
3
se marcara la fecha de salida
de la refacción en tool crib para
monitorear la vida útil
4 84
67

68. Action plan long term
Control
Validación de los nuevos parámetros en rampa
para todos los modelos según
recomendaciones de fabricante.
68

69. Measure Y improvement compared to
historical
Control
$6,082.00
$1,153.00
$685.00
$187.00
$-
$1,000.00
$2,000.00
$3,000.00
$4,000.00
$5,000.00
$6,000.00
$7,000.00
Agosto 2014 Septiembre 2014 Octubre 2014 Noviembre 2014
Desperdicio Código #6 Extrusora #4
GOAL
BASELINE $ 2,977
$ 703 69

70. 380125
57678
71979
26178
0
50000
100000
150000
200000
250000
300000
350000
400000
Agosto 2014 Septiembre 2014 Octubre 2014 Noviembre 2014
DPMO
GOAL
BASELINE 296326
70000
Control
70

71. Lessons learned
identified and shared
Control
Con el fin de prevenir la recurrencia de los
problemas, la clave reside en encontrar su
causa raíz de manera a asegurar la
sostenibilidad de las mejoras.
71

72. Final project savings quantified
De Julio del 2013 a Agosto del 2014 se tenia un AVG de
desperdicio de $3199 dlls mensuales una vez
implementadas las acciones a partir de Septiembre
del 2014 a Noviembre del 2014 se registro un AVG de
desperdicio de $675 dlls mensuales, proyectando un
ahorro cuantificado en estos últimos 3 meses de
$2524 dlls mensuales, equivalentes a $7572 dlls
acumulados en tres meses.
Control
72