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Resumen 2do Proyecto BB

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DEFINE
1
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
Team members pictures
Define
Manuel Saucedo
Bertha Ortiz
Humberto Ramirez
Jose Luis Romero
Jose Luis Sanchez
Oscar Macias
Gildardo Parra
3
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
$2,262Dlls mensuales.
Project Scope (Where is the focus – product family or failure modes; what are the process bookends):
Extrusora #4, no incluye el area de ensamble de los productos extruidos en esta maquina.
DMAIC Project Charter
4
Define
Impact ($) 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
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

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