Taller de Procesos Productivos

UANL
School of Business
Taller de Procesos Productivos TPP
Dr. Jesús Cruz Álvarez

Universidad Autónoma de Nuevo León.
Dr. Jesus Cruz Alvarez
29/01/2017
Email: jesusphd@prodigy.net.mx
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Taller de Procesos Productivos TPP
2School of Business
3School of Business
Agenda
Día 1
Gestión de Operaciones
Desempeño Empresarial
Indicadores Productivos
Costos de Manufactura
Día 2
Costos de Calidad
Control Total de Calidad
Lean Manufacturing
Rapid Plant Review
Fábrica de ensamble VW- Golf
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Gestión de Operaciones Operation
Management
5School of Business
Gestión de Operaciones OM
Toda empresa productiva administra operaciones:
Oficina, almacén de distribución, firmas de ingeniería,
comercios, fábricas, gimnasios, clubes, etc.
Una producción eficiente requiere de la aplicación
efectiva de conceptos y metodologías de
Administración de Operaciones (OM)
6School of Business
Finanzas
Planeación de
Producción
Producción Gestión de
Calidad Abastecimiento
Manufactura
Mercadotecnia Operaciones

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7School of Business
8School of Business
Gestión de Operaciones OM Ex 1
9School of Business
Medición de la Productividad Productivity
Parámetro de desempeño
Relación entre las salidas y las entradas
Productividad =Productividad =
unidades producidasunidades producidas
insumos usadosinsumos usados
10School of Business
Factores de la Productividad Productivity
Mano de
obra
Capital
Gestión
Productividad y Competitividad Global

29/01/2017
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Evolución de la Gestión de Operaciones
OM
Clasificación de los Procesos
PROCESOS
POR PROYECTO
CONTINUO INTERMITENTE
POR LOTEPOR MONTAJE
Clasificación de los Procesos
© Siemens Power Generation Systems
Tipos de Arreglos para la Producción
Layout
Layout

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Layout
Layout
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Desempeño Empresarial Business Performance
Desempeño Empresarial Business
Performance
Cliente
Gente
Cadena de Suministro
Economía organizacional
Control de proceso
Ambiente de trabajo
Innovación
Inversión estratégica
Responsable
Desempeño Empresarial Business
Performance
Voice of the
Customer
Business
Performance
SERVQUAL Kano Analysis
Lean
Manufacturing
Six Sigma
Core Tools TPM / 5s
ROI/ROA
Labor
productivity
High
Performance
Organization
Excellence in
Manufacturing
QFD
Estrategias Genéricas de Competencia

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Indicadores Productivos KPI
Fábrica Tranquilo y Remolino
Indicadores Productivos KPI
Indicadores de desempeño Clave
Son aquellos que reflejan la salud operativa del proceso y
se utilizan junto con los indicadores de costos y financieros
para evaluar y comparar respecto a indicadores de clase
mundial
FTC First Time Capability
OEE Overall Efectiveness Capability
BTS Build to Schedule
DTC Dock to Dock Time
PL Labor Productivity
First Time Capability Ex 1
ࡲࢀ࡯ =
∑ ܺ௜ − ܴ௝ − ܵ௝
௡
௜ୀଵ
ܺ௜
Xi = Unidades entrantes
Rj = Unidades retrabajadas
Sj = Unidades scrap
¿Cuál es la capacidad del proceso productivo?
<FTC> First Time Capability
<RTY> Rolling Throughtput Yield
<FTC> First Time Capability
Proceso Entrantes Scrap Retrabajo Salientes FTC
Vaciado 100 5 5 90 90%
Secado 90 8 2 80 89%
Inspección - Esmaltado 80 5 0 75 94%
Hornos 75 3 2 70 93%
Clasificación 70 1 1 68 97%
Empaque 68 0 0 68 100%
FTC Total 68.00%
Proceso Entrantes Scrap Retrabajo Salientes FTC
Vaciado 100 5 5 90
Secado 90 8 2 80
Inspección - Esmaltado 80 5 0 75
Hornos 75 3 2 70
Clasificación 70 1 1 68
Empaque 68 0 0 68
FTC Total 0.00%
¿Cuántas piezas se perdieron?
¿Cuál sería un FTC de clase mundial?
Eficiencia Total del Equipo OEE
Es una medida de la capacidad de una máquina
(sistema productivo) para alcanzar la eficiencia
operativa y maximizar el retorno sobre activos
OEE = ∏ ࡰ࢏ࡱ࢐࡯࢑
࢔
࢏࢐࢑ୀ૚
Di = Disponibilidad
Ej = Eficiencia
Ck= Calidad

29/01/2017
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Eficiencia Total del Equipo Ex 2
OEE Tiempo Total (Hrs) Deducción Tiempo Disponible (hrs) Efectividad Total Observaciones
Disponibilidad 24 1 23 96%
Juntas de Arranque = (10 minutos por turno)
Mtto. Autónomo = (10 Minutos por turno)
Tiempo Disponible (Hrs) Tiempo de Ciclo (Pcs/Hr) Salida Teórica (Pcs) Salida Real (Pcs) Tiempo de Ciclo Real (Pcs/Hr)
23 60 1380 1300 56.52
Tiempo de Ciclo Real TCR = 1300/23 = 56.52 (Pcs/Hr)
Eficiencia operativa EO = 1300 / 1380 = 94 %
Tiempo Eficiente TE = 23 hrs X 0.94 = 21.62 Hrs
Entrada Teórica (pcs) Salida Real (pcs) Scrap FTC First Time Capability
1380 1300 50 90.58% FTC = (1300 - 50) / 1380 = 90.58 %
Eficiencia operativa Calidad EOC = 21.62 Hrs * .9058= 19.58 Hrs
Calidad
Eficiencia
Disponibilidad 96%
Eficiencia 94%
Calidad 90.58%
OEE 82%
Horas al 100% 19.6175
Eficiencia Total del Equipo Ex 2
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Notas
Tiempo Total 24 Hrs
Disponibilidad 23 Hrs
Eficiencia 21.62 Hrs
Calidad 19.58 hrs
OEE
¿Cuántas horas se perdieron?
¿Cuál sería un OEE de clase mundial?
Build to Schedule BTS
Es la capacidad que tiene una fábrica para
producir no solo lo que le requiere el mercado,
sino que produzca al ritmo y secuencia requerida
Build to Schedule Ex 3
Piezas Programadas 1200 Piezas
Piezas Reales 1000 Piezas
Rendimiento <Vol> Ratio
Piezas Producidad para Stock 400 Piezas
Piezas Producidas para el Mix 800 Piezas
Rendimiento <Mix> Ratio
Demanda diaria 1200 Piezas
Horas Disponibles 23 Horas
Takt Time Pcs/hr
Build to Schedule Ex 3
Piezas Programadas 1200 Piezas
Rendimiento <Vol> 83% Ratio
Piezas Producidad para Stock 400 Piezas
Piezas Producidas para el Mix 800 Piezas
Rendimiento <Mix> 80% Ratio
Demanda diaria 1200 Piezas
Horas Disponibles 23 Horas
Takt Time 52.17 Pcs/hr
Labor Productivity Ex 4
Productividad Laboral
Es una medida de eficiencia operativa-laboral y sirve para
comparar unidades de negocio, sectores industriales,
países, regiones, etc.
Productividad laboral (factor o multifactor)

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Labor Productivity Ex 4
México Rayong Enokido Costa Rica
Piezas Producidas 1000 1200 3200 1200
Personal 100 145 85 80
LP (Labor Productivity) 10.00 8.28 37.65 15.00
KW (KiloWatts) 14000 20000 15000 30000
Pcs/KW 0.071 0.060 0.213 0.040
BTU (British Thermal Unit) 5000 3000 5500 7200
Pcs/BTU 0.200 0.400 0.582 0.167
Productividad Laboral (Factor o Multifactor)
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Costos de Manufactura MFG Costs
Qué son los Costos? MFG Costs
• Nuestro supuesto de objetivo de las empresas
es hacer máximo su beneficio.
Beneficio = Ingreso total – Costo total
El monto que la
empresa recibe
por vender sus
productos
El Valor de
mercado de los
factores que
una empresa
usa para
producir
Qué son los Costos?
Costos como costos de oportunidad
El costo de algo es lo que debemos renunciar
para obtenerlo
Costo de producción de una empresa
Incluye todos los costos de oportunidad de su
producción de bienes y servicios
Costos como costos de oportunidad
Costos explícitos
Costos de factores que exigen un desembolso
monetario por parte de la empresa
Costos implícitos
Costos de factores que no significan un
desembolso monetario por parte de la empresa
El costo de capital como un costo de
oportunidad
Se refiere al costo de oportunidad del capital
financiero invertido
Es un costo implícito
Corresponde al ingreso de intereses que se deja
de ganar
Sobre el capital financiero invertido en el
negocio
No se muestra como costo por un enfoque
contable

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Beneficio económico
Ingreso total menos costos
Incluyendo costos explícitos e implícitos
Beneficio contable
Ingreso total menos costos explícitos
Diferentes Perspectivas Revenue
Costos explícitos vs. implícitos Ex 1
Ud. necesita $10 millones para iniciar su empresa.
La tasa de interés anual es de 5%.
Caso 1: pide prestado $10 millones
Costo explicíto = $500 mil anuales por intereses sobre el
préstamo
Caso 2: Usa $4 millones de sus ahorros, y pide
un préstamo por los otros $6 millones
Costo explícito = $300 miles anuales (5%) por intereses
sobre el préstamo
Costo implícito = $200 miles anuales (5%) de intereses que
ud. Podría haber ganado con sus ahorros de $4 millones.
En ambos casos, el costo anual total (exp + imp) es de $500 mil
Costos y Producción
Función de producción
Relación entre
Cantidad de factores usados para producir un bien
Y la cantidad producida del bien
El ejemplo a continuación supone que el tamaño
de una empresa es fijo y que la producción se
aumenta agregando más trabajadores.
Este supuesto es aceptable en el corto plazo,
pero a largo plazo no, ya que el tamaño sí puede
cambiar.
0
500
1,000
1,500
2,000
2,500
3,000
0 1 2 3 4 5
N° de trabajadores
Producción
30005
28004
24003
18002
10001
00
Q
(toneladasde
acero)
L
(n° de
trabajadores)
• Como vemos, cada vez que se agrega un trabajador, la
producción total aumenta. Esta variación se denomina
Producto Marginal.
• El producto marginal de cualquier factor de producción es la
variación de la producción derivada de agregar una unidad
adicional de ese factor, permaneciendo todos los demás
factores constantes.
• Se representa como
∆ = “cambio en…”
• Ejemplo:
∆Q = cambio en la producción, ∆L = cambio en factor trabajo
• Producto marginal del trabajo (PML) =
∆Q
∆L

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30005
28004
24003
18002
10001
00
Q
(producción)
L
(n° de
trab.)
200
400
600
800
1000
PML
∆Q = 1000∆L = 1
∆Q = 800∆L = 1
∆Q = 600∆L = 1
∆Q = 400∆L = 1
∆Q = 200∆L = 1
PML es la pendiente
de la función de
producción.
PML disminuye
cuando L aumenta.
Esto explica porque la
función de producción
se vuelve más plana
cuando L aumenta.0
500
1,000
1,500
2,000
2,500
3,000
0 1 2 3 4 5
N° de trab.
Producción
30005
200
28004
400
24003
600
18002
800
10001
1000
00
PML
Q
(producción)
L
(n° de
trab.)
En una función de producción se distinguen 3 etapas:
Rendimientos crecientes: Si PMg > 0 y es creciente
Rendimientos decrecientes: Si PMg < 0 y es decreciente
Rendimientos negativos: Si PMg <= 0
0
500
1,000
1,500
2,000
2,500
3,000
0 1 2 3 4 5
N° de trab.
Producción
PMg creciente
Curva de costo total
Relación entre la producción y el costo de los
factores de producción utilizados
Se vuelve más pendiente a medida que aumenta
la producción
Una función de production y de costo total
N°
de trab.
Producción PML Costo
de la
CI
Costo de
los
Trab.
Costo total
(costo CI+
costo de trab.)
0
1
2
3
4
5
6
0
50
90
120
140
150
155
$30
30
30
30
30
30
30
$0
10
20
30
40
50
60
$30
40
50
60
70
80
90
50
40
30
20
10
5
Costo
50
40
30
20
10
80
70
60
$90
Cantidad
100
80
60
40
20
160
140
120
(a) Función de production
La función de production se vuelve más plana cuando el número de trabajadores
aumenta, reflejando un producto marginal decreciente. La curva de costo total de
vueve más pendiente, cuando la cantidad de producto aumenta, debido a un producto
marginal decreciente.
(b) Curva de Costo Total
Trabajadores0 1 2 3 4 5 6 Cantidad0 20 40 60 80 100 120 140 160
Función de producción y curva de costo total

29/01/2017
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Los diferentes tipos de costos
Costos fijos (CF)
No cambian aunque cambie la producción
Costos variables (CV)
Cambian cuando cambia la producción
Costo fijo promedio (CFprom)
Costo fijo dividido por la producción
Costo variable promedio (CVProm)
Costo variable dividido por la producción
Producción
Costo
total
Costo
fijo
Costo
variable
Costo
fijo
prom
Costo
variable
prom
Costo
total
prom
Costo
marginal
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
$3.00
3.30
3.80
4.50
5.40
6.50
7.80
9.30
11.00
12.90
15.00
$3.00
3.00
3.00
3.00
3.00
3.00
3.00
3.00
3.00
3.00
3.00
$0.00
0.30
0.80
1.50
2.40
3.50
4.80
6.30
8.00
9.90
12.00
-
$3.00
1.50
1.00
0.75
0.60
0.50
0.43
0.38
0.33
0.30
-
$0.30
0.40
0.50
0.60
0.70
0.80
0.90
1.00
1.10
1.20
-
$3.30
1.90
1.50
1.35
1.30
1.30
1.33
1.38
1.43
1.50
$0.30
0.50
0.70
0.90
1.10
1.30
1.50
1.70
1.90
2.10
Tabla y Análisis de Costos MFG Costs
Costo
5.00
4.00
3.00
2.00
1.00
8.00
7.00
6.00
9.00
10.00
11.00
12.00
13.00
14.00
$15.00
Producción0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Los diferentes tipos de costos
Costo total promedio (CT prom)
CT prom = CT / Q
Costo marginal (CMg)
CMg = ΔCT / ΔQ
7
6
5
4
3
2
1
620
480
380
310
260
220
170
$100
520
380
280
210
160
120
70
$0
100
100
100
100
100
100
100
$1000
CTCVCFQ
$0
$100
$200
$300
$400
$500
$600
$700
$800
0 1 2 3 4 5 6 7
Q
Costos
CF
CV
CT
Costo Total MFG Costs
6207
4806
3805
3104
2603
2202
1701
$1000
CMgCTQ
140
100
70
50
40
50
$70 ∆TC
∆Q
MC =
Costo Marginal CMg
$0
$25
$50
$75
$100
$125
$150
$175
$200
0 1 2 3 4 5 6 7
Costos
Q

29/01/2017
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Costos de Calidad COQ / COPQ
Abrazar la Calidad
Costos de prevención
Costos de evaluación
Costos de falla interna
Costos de falla externa
Costos de Calidad COQ / COPQ
Costos de Prevención COQ
Son los costos de todas las actividades
específicamente diseñados para prevenir fallas
de calidad en productos o servicios
Por ejemplo:
Revisión de nuevos productos
Planeación de la calidad (manuales, procedimientos, etc.)
Son los costos asociados con las actividades de
medir, evaluar y auditar los productos o servicios
para asegurar su conformancia a los estándares
de calidad y requerimientos de desempeño.
Por ejemplo:
Inspecciones con el proveedor y en recibo
Pruebas e inspecciones en proceso y al producto terminado
Auditorias al producto, proceso o servicio
Calibración de equipos de prueba y medición
Costos de materiales de prueba
Costos de Evaluación COQ
Costos de falla interna COPQ
Son los costos resutantes de productos o servicios
no conformes a los requerimientos o necesidades
del cliente, antes del embarque del producto o la
realización del servicio.
Por ejemplo:
Desperdicio
Retrabajos
Reinspección y repetición de pruebas
Revisión de materiales no conformes
Reducción de precio por calidad reducida
Costos de falla externa COPQ
Son los costos resutantes de productos o servicios
no conformes a los requerimientos o necesidades
del cliente, después de la entrega del producto o
durante y después de de la realización del
servicio.
Por ejemplo:
Proceso de quejas y reclamaciones
Devoluciones del cliente
Garantías
Campañas por productos defectivos

29/01/2017
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Costos totales de calidad TCOQ
Es la suma de los costos de prevención,
apreciación, falla interna y falla externa
Los sistemas contables en general no son
capaces de identificar estos costos
Es muy difícil ir al detalle del costo de calidad tal
como un error de la secretaria
Costo Total de Calidad TCOQ
Costo Total de Calidad TCOQ Ex 1
Organice los Costos de calidad y de no calidad $Monto (MXP)
Devoluciones por entregas tarde 45,000$
Capacitación en ISO 9000 15,000$
Calibración de equipos de medición 3,500$
Compra de un poke yoke para evitar errores 12,500$
Desperdicio de proceso 8,000$
Costos de calidad $Monto (MXP)
Evaluación
Prevención
Costos de No calidad
Falla Externa
Falla Interna
Costo Total de Calidad -$
Función de Pérdida f(L) / Ex 2
t = valor target
y = calidad del producto
k = constante dependiente de las
tolerancias y costos de reparación
L(y) = función pérdida
Cubeta de Pintura = $1,000 MXP
Rinde 20 M2
Real 18 M2
K = 1000 / 20 = $50/m2
L(y) = $50/m2 ( 20 - 18)2 = $200
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Control Total de Calidad TQC
Aplicaciones con Minitab < Minitab.com >
Control Estadístico en Honda
Control Estadístico de Proceso
Control
Medir el desempeño real de un proceso, comparar con el
estándar y actuar sobre la diferencia o el cambio.
Estadístico
Aplicar técnicas estadísticas para medir y analizar la
variación o cambios en los procesos a través del uso de
hechos y datos.
Proceso
Cualquier combinación fuentes de variación industrial que
pueda afectar el desempeño y estabilidad del proceso.

29/01/2017
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Propiedades de un Proceso
Forma
Centrado
Dispersión
Estabilidad
5 ft
4 ft
3 ft
2 ft
1 ft
0 ft
¿Qué cambió?
4.0 3.0 2.0
Tiempo
Tiempo
Tiempo
5 ft
4 ft
3 ft
2 ft
1 ft
0 ft
Tiempo
Manager: ¿Qué nos pegó?
- Siempre pasa los lunes !
- Ve por Juanito y que le mueva
Módulo 1
Banco 1 Banco 2 Banco 3 Banco 4
Módulo 2
1er Turno
2do Turno
3er Turno
¿Se observa alguna
diferencia?
Proceso Fuera de Control
Primero, selecciona la media y
dispersión que será declarada como
“base de comportamiento”.
Es como si sonara una alarma siempre que un punto esté fuera de estos
“límites de control”
Después, determina los límites que
contengan virtualmente toda (digamos
99.73%) de la variación normal
Proceso Fuera de Control Ex 1
Abril 2014
El Gerente está satisfecho de ver que el inventario en
proceso cayó a 15.
Otorga un premio al Departamento en honor a su logro.
Ceremonia en la cafetería ¡pizza y refrescos para todos!
InventarioenProceso
E F M A
Premio otorgado

29/01/2017
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Julio 2014
Tres meses consecutivos de aumento de inventarios.
El Gerente desea nunca haber dado el premio.
“El reconocimiento fue contraproducente.”
El Gerente decide: “El buen trato no funciona”
20
30
InventarioenProceso
10
E F M A M J J
El Gerente se arrepiente
Noviembre de 2014
¡El inventario se elevó a un valor de 26!
El Gerente decide tomar decisiones radicales.
Llama a todos y exige que hagan algo para bajar los
inventarios.
20
30
InventarioenProceso
10
E F M A M J J A S O N
No más concesiones
Junio 2015
Los niveles de inventario se han reducido desde finales del
año pasado “Las cosas mejoran”
Aprendizaje: “¡La mano dura da resultados!”
El Gerente concluye:
“¡La Mano Dura da resultados!”
20
30
InventarioenProceso
10
E F M A M J J A S O N D E F M A M J
2014 2015
Las Golondrinas no hacen verano ! ! !
20
30
InventarioenProceso
10
UCL
LCL
2014 2015
E F M A M J J A S O N D E F M A M J
Primero, selecciona la media y
dispersión que será declarada como
“base de comportamiento”.
“Los Errores en el uso de Gráficos de Control para analizar datos es la mejor
forma de incrementar costos, desperdiciar esfuerzos y bajar la motivación”
Dr. Donald J. Wheeler
2014 2015
Diámetro OD de Flecha en mm
Porcentajeporaño
17.0
17.5
18.0
18.5
19.0
19.5
Sep Oct
Sep 17.3
Oct 19.0

29/01/2017
orcid.org/0000-0001-7027-5219 15
Mes Diámetro (OD mm)
Ene 18.8
Feb 19.6
Mar 18.7
Abr 18.6
May 18.1
Jun 18.9
Jul 19.2
Ago 18.2
Sep 17.3
Oct 19.0
¿Qué se puede concluir del maquinado de la Flecha?
1st Quartile 18.175
Median 18.750
3rd Quartile 19.050
Maximum 19.600
18.179 19.101
18.166 19.068
0.444 1.177
A-Squared 0.26
P-Value 0.627
Mean 18.640
StDev 0.645
Variance 0.416
Skewness -0.78677
Kurtosis 1.10448
N 10
Minimum 17.300
Anderson-Darling NormalityTest
95% Confidence Interval for Mean
95% Confidence Interval for Median
95% Confidence Interval forStDev
1 9.519.01 8.51 8.017.5
Median
Mean
19. 219. 018. 81 8.618.418. 2
95% Confidence Intervals
Summary Report for OD (mm)
10987654321
19.5
19.0
18.5
18.0
17.5
17.0
Number of runs about median: 5
Expected number of runs: 6.0
Longest run about median: 3
Approx P-Value for Clustering: 0.251
Approx P-Value for Mixtures: 0.749
Number of runs up or down: 5
Expected number of runs: 6.3
Longest run up or down: 3
Approx P-Value for Trends: 0.135
Approx P-Value for Oscillation: 0.865
Observation
OD(mm)
Run Chart of OD (mm)
10987654321
21
20
19
18
17
Observation
IndividualValue
_
X=18.64
UCL=20.709
LCL=16.571
I-MR Chart of OD (mm)
Variación en Procesos Industriales
Variación es natural inherente a los procesos
industriales
Variación excesiva genera desperdicio
El Reto: Medir, Controlar y Analizar
Enfoque a las 6 “M´s” del Proceso
CAUSAS COMUNES Random
Existen en cada operación/proceso.
Son causadas por el proceso mismo y sus características.
Generalmente son controlables por la gerencia
CAUSAS ESPECIALES Isolated
Normalmente se presentan esporádicamente
Generalmente son atribuibles a algo en particular
Eventos fortuitos
20
30
10
“Causa Común”
(Ruido)
No sabemos en dónde caerá el siguiente punto
Suponemos que caerá dentro de los límites
Parece un Proceso “Estable y Predecible”
20
30
10
“Causa Especial”
(Señal)
Hubo un cambio drástico de media
No lo esperábamos, todo estaba bien
Parece un proceso “Inestable e Impredecible”

29/01/2017
orcid.org/0000-0001-7027-5219 16
Causas Comunes
Cambios esperados
dentro de límites
“Ruido”
Estado de control
estadístico
La salida predecible
Menor variación
mayor capacidad de
proceso
Causas Especiales
Cambios drásticos
en la media del
proceso “Señal”
Afecta el proceso de
forma impredecible
No es un proceso
estable y no puede
estar en control
Límite Inferior Natural: LIN
Límite Superior Natural: LSN
3 xσ
X
α/2
α/2
3 xσ
Tiempo
3 xσ
99.73% de los valores
promedio caerán entre
estos límites
X
Estadística Descriptiva Ex 3
n
X
n
i i∑=
= 1
µ
( )
1
1
2
2
−
−
=
∑=
n
XX
n
i i
σ
R
X
CV =1
6
ˆ
R
=σ
σ
σ
3
3
−=
+=
XLIN
XLSN
20000
18000
16000
14000
12000
10000
0.00025
0.00020
0.00015
0.00010
0.00005
0.00000
22500
20000
17
500
15
000
12
500
10
000
7500
5000
Mean 14276
StDev 2394
N 30
Horno 1
Mean 13412
StDev 3810
N 30
Horno 2
Horno 1
Density
Horno 2
Histogram of Horno 1, Horno 2
Normal
¿Cuál de los dos procesos
es mejor?
i Horno 1 Horno 2 i Horno 1 Horno 2
1 11811.46 15323.6 16 12972.96 7110.404
2 13889.29 11295.95 17 14897.84 13011.44
3 8940.819 18629.81 18 16267.92 6208.184
4 14618.67 9528.057 19 13460.38 15101.69
5 13646.57 15362.37 20 16563.84 20269.85
6 12683.45 20556.9 21 18351.94 16832.21
7 13953.88 10738.02 22 18768.32 9396.385
8 16217.45 15865.32 23 11670.82 8253.243
9 13254.78 12098 24 17294.04 7268.095
10 14793.82 13979.15 25 12645.95 14504.15
11 13480.86 15742.02 26 12686.38 8857.264
12 15842.26 11168.84 27 8837.822 13947.35
13 11780.08 15548.73 28 16744 16893.36
14 14726.68 16599.58 29 14992.78 12157.32
15 16219.09 15235.62 30 16266.23 14871.29
n
X
n
i i∑=
= 1
µ
( )
1
1
2
2
−
−
=
∑=
n
XX
n
i i
σ
σ
σ
3
3
−=
+=
XLIN
XLSN
Consumo energético
de dos hornos
(BTU/Hr)
Analysis of Variance Anova
Source DF Adj SS Adj MS F-Value P-Value
Factor 1 11202745 11202745 1.11 0.297
Error 58 587088680 10122219
Total 59 598291426
2
00000.0
20000.0
40000.0
60000.0
80000.0
01000.0
21000.0
41000.0
61000.0
81000.0
0005 0057 00001 00521 00051 00571 00002 0052
14276 2394 30
13412 3810 30
Mean StDev N
D
ytisneD
ata
H
elbairaV
2onroH
1onro
H
lamroN
2onroH,1onroHfomargotsi
¿Cuál de los dos procesos es mejor?
ANOVA Ho: µi=µj
• P-Valor < 5 % Diferentes
• P-Valor > 5% Iguales
LSN/LIN Vs LSE/LIR Límites
Habilidad de Proceso Controlado No Controlado
Cumple la especificación Caso 1 Caso 3
No cumple la
especificación
Caso 2 Caso 4
Caso ___ ? Caso ___ ?
UANL
School of Business
Manufactura Esbelta Lean MFG
7 Desperdicios

29/01/2017
orcid.org/0000-0001-7027-5219 17
Lean Manufacturing Enfoque
Waller, D.L.,,1999,”Operations Management: A Supply Chain Approach”, (Thompson, London)
Lean Manufacturing Evolución
Inició en Toyota
Reemplazo la complejidad por Efectividad
Una filosofía de trabajo
Enfoque a eliminación de desperdicios
Sentido común y lógica
Lean Manufacturing 7Ws
Técnicas de Manufactura Lean ToolBox
Gemba Kanri
Manufactura Celular
SMED
One Piece Flow
Pokayoke
Heijunka
Jikoda
5´s
UANL
School of Business
Rapid Plant Review Lean Assessment
2015 2016 2017 2018
1
2
3
4
5
WCOM–Score(1to5“BestinClass”)
Manufacturing facilities
1-2
3-4
4-5
Plant´s
Priorities
WCOM
Maturity
+

29/01/2017
orcid.org/0000-0001-7027-5219 18
UANL
School of Business
Gracias !!!
https://mx.linkedin.com/in/drjesuscruzalvarez
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UANL
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Dr. Jesús Cruz Álvarez - Gracias !!!
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