(se apoya ppt con vídeos en Youtube)
Resolución de un Problema de Variabilidad de frecuencia de Vibración en Fundición aplicando Ingeniería Estadística (con metodología apoyada en Seis Sigma)
Experiencia real en empresa.
Permiso de la empresa para compartir.
Se muestra en 3 webinar un resumen de las etapas de resolución de problemas:
Webinar 1: Entender proceso y primeros pasos orientados a Descripción de comportamiento
Webinar 2: Recogida de datos al detalle para encontrar modelos de Predicción y variables correlacionadas que podrían explicar el comportamiento variable de la respuesta
Webinar 3: Enfocado a experimentar con factores correlacionados para identificar factores causa y desterrar factores correlacionados que no afectan
Se fomenta:
1) MÉTODO de PENSAR diferente
2) numerosas herramientas
Webinar 3de3. Htas descriptivas, predictivas y CAUSALES (3de3).pdf
1. Herramientas descriptiva, predictivas y CAUSALES de
MINITAB para entender los procesos (3 de 3)
Lourdes Pozueta Fernández
lourdes.pozueta@avancex.com
www.avancex.com
9 de Julio de 2021
Herramientas Webinar 3: Diseño de Experimentos
Con la colaboración de:
Video en YOUTUBE
https://www.youtube.com/c/AddlinkSoftware
2. 2
Lourdes Pozueta Fernández
Lic. Matemáticas (U. Zaragoza)
Master of Science (U. Madison-Wisconsin)
Doctor por la U. Politècnica de Catalunya
Master Black Belt en Six Sigma
11 años Prof. Titular de la UPC (excedencia)
2 años Jefe Proyecto TECNALIA
Socia AVANCEX desde 2007
https://avancex.com
Lourdes Pozueta
The 2020 Best Manager Award
Más de 30 años tratando “pacientes” en la industria
Más de 30 años aprendiendo y capacitando
Consultoría y Formación:
Mejora de Procesos
Diseño Productos
Diagnóstico Variabilidad
Monitorización
Diseño de Experimentos
Metodología Seis Sigma
Auditoría Eficiencia Máuinas
Digitalización con Valor
¿Puedo ayudarte?
lourdes.pozueta@avancex.com
3. Oportunidad Negocios: Reducir variabilidad
3
Oportunidad de negocio: reducir la VARIABILIDAD
• Procesos inestables en sus resultados (%defectivo, %Rendimiento, características de calidad,
tiempos de servicio a clientes, ocupación de camiones,...) o
• Procesos estables en sus resultados pero inestables en el modo en que se gobiernan sus parámetros
• Cada vez más DATOS, tecnología,....PERO GAP en habilidades para explotar el VALOR de los DATOS
Para reducir la Variabilidad MINITAB ayuda al experto del proceso aportando unas "gafas especiales”
que le permiten VER y entender el proceso y tomar decisiones para el diseño de soluciones
Exposición reforzando la importancia de desarrollar la HABILIDAD del
PENSAMIENTO estadístico en expertos de los procesos
4. 4
Manda tu e-mail solicitando
10 ERRORES
avancex@avancex.com
y te lo enviamos
5. El Caso: Nuevos requerimientos de vibración al caliper
(año 2010)
5
Agradecimiento:
Inspirado en caso real.
Nuevo requerimiento: Ensayo de vibración
Las frecuencia de vibración de las piezas (del grupo de freno) no tienen que acoplarse para evitar ruido.
6. PROBLEMA de IMPACTO
potencial en negocio:
NO hay capacidad de
entrar en Tolerancias y
habrá 100% inspección
Cada diseño =è “Huella dactilar” teórica o nominal de vibración
6
Requerimiento de interés
Frecuencia Y_3. tolerancia (3120-3280 Hz)
Clientes anuncian implantar en 5 años 100% inspección en proceso
7. Situación de partida
7
2 Frecuencias con muy alta variabilidad: Y3 e Y4
¿qué hacer para mejorar Y3 e Y4 sin afectar al resto?
Tolerancias: Nominales +/- (2,5-3)% variación
8. TÁCTICA para atacar la variabilidad en Y3
8
identificar fuentes de variabilidad
para Y3: corto/medio/largo plazo
Plan recogida datos: Y3 entre coladas,
entre horas, dentro de placa
No es m. prima
Son las Huellas
días
horas
huellas
Esto “No es”
identificar X’s correlacionadas con Y3 Plan recogida datos: 20 X’s de cada pieza
5 cotas X’s: X6, X11, X14, X15,
X19 correlacionadas con Y3
“Puedes Ser”
identificar X’s CAUSA de variación en Y3
Plan de recogida de datos: Diseño
experimentos 26-2
Causa raíz afecta a muchas X’s
pero solo X14 y X15 afectan a Y3
Esto “ES”
🤔 "#$
9. DIAGNÓSTICO
9
Y_3=6248,7 + 80,1X_11+67,7X_14 + 66,3X_15 -33,4 X_16 + 27,5X_19
ü Alta variabilidad de Y3 a corto plazo,
asociado a la posición de la pieza en el
molde
ü Hay cotas que explican muy bien la
variabilidad de Y3
ü Los coeficientes de los modelos cambian
y correlación no implica causalidad
ü è Necesario comprobar QUÉ factores
afectan y cómo
10. Separar correlación y causalidad mediante experimentos
• Experimentar: Excitar factores de forma “ordenada” y “sistemática” para separar la confusión en
el efecto y estimar efecto
• Factores:
• Factores que han surgido en el estudio del proceso: se ha movido la respuesta y sospechamos que es
debido a movimientos que hemos detectado en
• A: Longitud Pala (X11 anterior)
• B: Espesor Uña (X6 anterior)
• C: Espesor brazo y oreja (X14, X15 anterior)
• D: Espesor Paso disco (X19 anterior)
• Otros factores que no han surgido en estudio porque no se han movido pero que se desea estudiar con
experimentos:
• E: Altura brazo oreja
• F: Altura zona entre uñas
10
Presupuesto n= 16 experimentos
11. Factor A
- + 16 ensayos: 1 factor
A
D
+
E
-
B
C
16 ensayos:
5 factores!!
Factor A
- +
Factor
B
Factor C
+
-
-
+
3 factores
Factor A
- +
Factor B
Factor B
Factor A
+
-
16 ensayos:
2 factores
A
B
C
A
B
C
- D +
4 factores
EFICIENCIA
Selección óptima de condiciones
• Coste experimental êê
• Conocimiento éé
Diseños 2k-p
: Sencillos y eficientes
13. Diseño del Plan experimental 26-2 de Resolución IV
13
+1mm total +1mm total
niveles de variación similares a los observados en en proceso
14. Respuestas de interés: 11 modos de vibración.
Máximo interés en F3 y F4 asociadas a Y3 del estudio previo
14
Estructura de correlación de las frecuencias
15. Análisis de Diseño de Experimentos con Minitab
Identificación de Efectos estadísticamente significativos en F3
15
Identificar efectos significativos mediante gráfica
de Pareto o de Papel probabilístico Normal.
Selección de las Respuestas obtenidas del
experimentos que se desean analizar
16. Análisis de DOE con Minitab
Identificación de Efectos estadísticamente significativos en F3
16
17. Análisis de DOE con Minitab
Validar el modelo seleccionado
17
Análisis de residuos del modelo seleccionado
Selección del Modelo: quedarse solo con efectos
importantes, quitar los insignificantes
18. Validación del
modelo para F3
18
eliminar
ü No evidencias de desajustes
ü Efectos estadísticamente significativos
20. Análisis con Minitab
Interpretación del
modelo para F3
ü No hay confusiones en la estimación de efectos .
ü Interpretación libre de confusiones
20
ü “Al cambiar el Espesor de (-1) a (1) la respuesta F3 aumenta 204 Hz”
ü La diferencia entre los 2 niveles de espesor es de 1mm en total
ü “Al aumentar 1mm en espesor la respuesta aumenta 204Hz”
ü “Al aumentar 1mm la altura del brazo F3 aumenta 4 Hz”, insignificante
21. Efecto de factores de diseño en todas las respuestas (frecuencias)
21
F3 F4 F5
único para actuar sobre F3
Para actuar sobre F5 sin afectar
al resto de frecuencias
22. Situación de partida y Acción
22
Variación en Proceso:
• Causa Raíz de variación: Apertura de molde de arena y hace
que la pieza coja más espesor, se hace más pesada, en varias
cotas
• El hecho de ser más pesada no explica completamente la
variabilidad en las respuestas, solo el peso que va a la cota B
afecta a Y3
• Acción 1: Encontrar causa de apertura de molde y corregir. No
éxito, muy complejo y difícil de mantener sin moverse 1 mm
• Acción 2 de contención: Compensar efecto tocando la cota B
en la placa matriz cada vez que se detecte cambios en huellas
• Acción 3 de Diseño robusto. Proponer cambio de diseño al
cliente en cotas no críticas funcionales: hacer efecto viga
25. Recursos
• https://www.minitab.com/es-mx/products/minitab/quick-start/
25
Manual de Minitab (v19).
https://www.minitab.com/content/dam/www/en/uploadedfiles/documents/getting-started/Minitab19GettingStarted_ESES.pdf
Guía de iniciación y casos:
ADDLINK: noticias relacionadas con Minitab.
https://www.addlink.es/noticias/minitab
ADDLINK: zona de Minitab con vídeos de otros seminarios, material,...
https://www.addlink.es/productos/minitab-statistical-software
varios vídeos de Lourdes Pozueta
de Diseño de Experimentos