Evento: Martes de Innobasque. Innovación e Ingeniería. Febrero 2015
La importancia de entender las fuentes de variabilidad para incorporar este conocimiento desde el diseño de producto y proceso
(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
(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
"Diseño estadístico de Experimentos: de las Ideas a las Evidencias" (Lourdes...Lourdes Pozueta Fernández
La charla se enmarca dentro del acto "Táctica en la experimentación para innovar rápido" en la Semana de Gestión Avanzada.
Participan Lourdes Pozueta y empresas con las que Lourdes Pozueta colabora como experta en planificación experimental.
Esta charla da pautas para experimentar con ejemplos aplicados en el entorno de las empresas participantes
La optimización de prototipos o de un proceso requiere sistemática y la herramienta estadística de diseño de experimentos ayuda a emprender esta fase con rigor. Importante comenzar conociendo el modo que medimos y las fuentes de variabilidad en el tiempo: esto nos aporta las primeras pistas sobre dónde poner el foco. EL último paso, el de la optimización, requiere planes experimentales eficientes, adecuadamente diseñados y monitorizados para poder distinguir la señal del efecto de factores de un modo evidente sobre el ruido que genera lo que no controlamos. Importante probar a aprender planes experimentales comenzando con objetivos sencillos.
Charla"¿Preparados para gestionar la salud de los procesos?" impartida por Lourdes Pozueta (CEO y socia de Avancex+i) en Semana en Gestión Avanzada dentro de un evento titulado: "Prohibido No cuestionar: Saber tratar los Datos"
En esta charla se sugiere cuestionarse 5 aspectos: La métrica, el resumen que se hace de los datos de partida, el seguimiento de los estándares, las competencias para diagnosticar procesos a partir de datos y las competencias para tratar los procesos y evaluar el éxito a partir de planes experimentales adecuados
Los problemas de paradas …hace que el proceso de forja sea variable en cotas. Para ello se toma contramedidas con energías de golpe y Temperatura…En la actualizad es manual control de cotas y acciones. Se investiga en definir un proceso automático que gestiona a partir del peso y actúa en parámetros clave.
Se identifica patrone de variabilidad típicas de forja y mediante Diseño de Experimentos se identifica efectos de parámetros de proceso y modelo matemático para utilizar para contrarrestar variabilidad
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Resolución de un Problema de Variabilidad de frecuencia de Vibración en Fundición aplicando Ingeniería Estadística (con metodología apoyada en Seis Sigma)
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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
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Experiencia real en empresa.
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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
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2) numerosas herramientas
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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.
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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
"Diseño estadístico de Experimentos: de las Ideas a las Evidencias" (Lourdes...Lourdes Pozueta Fernández
La charla se enmarca dentro del acto "Táctica en la experimentación para innovar rápido" en la Semana de Gestión Avanzada.
Participan Lourdes Pozueta y empresas con las que Lourdes Pozueta colabora como experta en planificación experimental.
Esta charla da pautas para experimentar con ejemplos aplicados en el entorno de las empresas participantes
La optimización de prototipos o de un proceso requiere sistemática y la herramienta estadística de diseño de experimentos ayuda a emprender esta fase con rigor. Importante comenzar conociendo el modo que medimos y las fuentes de variabilidad en el tiempo: esto nos aporta las primeras pistas sobre dónde poner el foco. EL último paso, el de la optimización, requiere planes experimentales eficientes, adecuadamente diseñados y monitorizados para poder distinguir la señal del efecto de factores de un modo evidente sobre el ruido que genera lo que no controlamos. Importante probar a aprender planes experimentales comenzando con objetivos sencillos.
Charla"¿Preparados para gestionar la salud de los procesos?" impartida por Lourdes Pozueta (CEO y socia de Avancex+i) en Semana en Gestión Avanzada dentro de un evento titulado: "Prohibido No cuestionar: Saber tratar los Datos"
En esta charla se sugiere cuestionarse 5 aspectos: La métrica, el resumen que se hace de los datos de partida, el seguimiento de los estándares, las competencias para diagnosticar procesos a partir de datos y las competencias para tratar los procesos y evaluar el éxito a partir de planes experimentales adecuados
Los problemas de paradas …hace que el proceso de forja sea variable en cotas. Para ello se toma contramedidas con energías de golpe y Temperatura…En la actualizad es manual control de cotas y acciones. Se investiga en definir un proceso automático que gestiona a partir del peso y actúa en parámetros clave.
Se identifica patrone de variabilidad típicas de forja y mediante Diseño de Experimentos se identifica efectos de parámetros de proceso y modelo matemático para utilizar para contrarrestar variabilidad
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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.
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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
Itsa metodologias de desarrollo de software (alejandra virrueta mendez)virrueta
Este documento, define las diferentes metodologias para el desarrollo de software con el proposito de ayudar a los usuarios, a conocerlas a fondo y asi puedan elegir la adecuada, de acuerdo a su necesidad.
Itsa metodologias de desarrollo de software (alejandra virrueta mendez)virrueta
Este documento, define las diferentes metodologias para el desarrollo de software con el proposito de ayudar a los usuarios, a conocerlas a fondo y asi puedan elegir la adecuada, de acuerdo a su necesidad.
Presentación de Biótica como caso de éxito en el instrumento PYME del área de Biotecnología al conseguir la Fase II de estas ayudas. Autor: Guillermo Rodríguez (Director Científico de Biótica).
Metodología - Proyecto de ingeniería "Dispensador automático"cristiaansabi19
Esta presentación contiene la metodología del proyecto de la materia "Introducción a la ingeniería". Dicho proyecto es sobre un dispensador de medicamentos automáticos.
INFORME DE DE CONTROL N° 009-2024-OCI5344-SCC LEBERTADOR SAN MARTIN OYON.pdf
La Variabilidad en los procesos: clave para diseñar productos competitivos
1. “La Variabilidad en los procesos: clave para diseñar productos
competitivos“
Lourdes Pozueta Fernández
“Ingeniería e innovación”
Bilbao. 24/02/2015
PPrrooggrraammaa
12:30 APERTURA Y CONTEXTO
TXEMA VILLATE, DIRECTOR GENERAL DE INNOBASQUE
“Apertura e introducción”
ÁLVARO UBIERNA, DECANO DEL COLEGIO DE INGENIEROS DE TELECOMUNICACIÓN DEL PAÍS VASCO
“El uso de las TIC como motor de productos y servicios”
12:45 EUSKADI, TERRITORIO DE INGENIEROS
AMAIA BERNARAS, CONSULTORA SENIOR EN IDOM
“IDOM y la innovación en ingeniería y manufactura”
JOSÉ FÉLIX ROJAS, ASTROFÍSICO Y MIEMBRO DEL GRUPO DE CIENCIAS PLANETARIAS DE UPV/EHU
“Planetcam UPV/EHU: una cá mara co n fu t u ro”
LOURDES POZUETA, DIRECTORA DE AVANCEX+I
Explicación de la ponencia. https://www.youtube.com/watch?v=lqi-FCdUq-I
2. 2.
“Hay muchas cosas que pueden ir mal en el proceso de desarrollo de un producto.
Muchas startups no aguantan económicamente los fracasos.”
Ejemplo: Why Electric Cars Don’t Have Better Batteries | MIT Technology Review
http://www.technologyreview.com/review/534866/why-we-dont-have-battery-breakthroughs/
RETOS de la INGENIERÍA en la INNOVACiÓN
•INCORPORAR con éxito, en el desarrollo de Producto/Proceso,
CONOCIMIENTO (escaso) derivado de los AVANCES TECNOLÓGICOS
•REPRODUCIR, en fabricación, los RESULTADOS que surgen en etapas
iniciales de desarrollo de productos (prototipos)
•...etc.
Identificar Causas Raíz de la VARIABILIDAD
EXPERIMENTAR con método científico
3. APRENDIZAJE
LENTO / Por AZAR: ACELERADO / PROVOCADO:
Hecho relevante ocurre: OBSERVAR Provocar que ocurran hechos: EXPERIMENTAR con método
científico
1 Observador Preparado nº de personas preparadas: EQUIPO MULTIDISCIPLINAR
Capacitación para APRENDER en base a DATOS
Ingeniería de la Calidad: Estadística Industrial, ….
CONOCIMIENTOS:
Información+aprendizaje
tiempo 1500
Nuevas Tecnologías
Olas tecnológicas
(+Internet)
Necesidad de Aprender a “Aprender rápido”
4. ¿CUÁNDO y CÓMO podemos reducir la VARIABILIDAD final?
Ref.:Tabla 10.1, Cap. 10: Libro “Métodos estadísticos. Control y Mejora de la Calidad” Prat, Tort-Martorell, Grima, Pozueta y Solé. Ed. UPC
Hay que anticiparse en Fase de DISEÑO… Sin embargo….
Ley de Meskimen:
“Nunca hay tiempo para hacer las cosas bien pero siempre para repetirlas”
DOE
Producto robusto
DOE
proceso robusto
Metodologías/Herramientas de Ingeniería de la Calidad
5. • EXPERIMENTAR con método científico para APRENDER QUÉ y CÓMO afecta
5.
• CARACTERIZAR comportamiento de Procesos SIMILARES: DIAGNÓSTICO
Elementos diseño producto
Materias primas, Proveedores,
Parámetros máquina-proceso, localización,
Utillajes, Desgastes, condiciones ambientales,
Ergonomía, Experiencia en el usuario
…
Factores Clave que
afectan variabilidad
PROTOTIPO Y PROCESO ROBUSTO
Factores Clave
(Conocimiento adquirido)
Avances
Tecnológicos
Desarrollo
conceptual
Factor A
- +
FactorB
+
-
-
+
Metodología Experimentación
2 Competencias clave en Ingeniería de Calidad
Innovación
6. DIAGNOSTICAR para identificar Factores Clave
Los médicos utilizan htas (Rayos-X o Test de Sangre) para determinar por qué alguien tiene dolor.
La Ingeniería de Calidad utiliza herramientas para comprender lo que NO SE VE
6.
Heridas
escondidas
PREGUNTAS
Hipótesis
Escuchar con atención
Observación Consciente
Evidencias
¿Por
qué?Causa
Raíz
0,00%
10,00%
20,00%
30,00%
40,00%
50,00%
60,00%
70,00%
80,00%
S2
S3
S4
S5
S6
S7
S8
S9
S10
S11
S12
S13
S14
S15
S16
S17
S18
S19
S20
S21
S22
S23
S24
S25
S26
S27
S28
S29
S30
S31
S32
S33
S34
S35
S36
S37
S38
S39
S40
S41
S42
S43
S44
S45
S46
S47
S48
S49
S50
S51
S52
%Def. Total
L. Superior
Media Periodo
L. Inferior
media: xx%
media:
-10%
media: zz
8%
RESPUESTAS
Herramientas
analíticas
Htas Recogida
DATOS: observar,
experimentar
Predecir ≠ Causalidad
Modelos predictivos o causales
7. Factor A
- +
16 ensayos: 1 factor
A
D
+
E
-
B
16 ensayos: 5 factores
Factor A
- +
FactorB
+
-
-
+
3 factores
Factor A
- +
FactorB
FactorB
Factor A
+
-
16 ensayos:
2 factores
A
B
A
B
- D +
4 factores
Ejemplo de Estrategia Experimental y
economía en los ensayos: 2k-p
Varios factores a la vez
Óptimo de conocimiento/Coste experimental
Modelos predictivos-Causales
Aprender Rápido
Aplicable a simuladores
✔ Mover TODOS los factores a la vez
✔ Analizar Media y Variabilidad
✖ Prueba-Error o Mover UN factor cada vez
Hay interacciones!!
Eficiencia!!
8. 8.
Fagor Ederlan
Producto: Caliper
Característica: Ruido (FRF)
A
B
A
B
- D +
+
Causa Raíz ES Cota X
Variación en Frecuencia3 según localización
Cavidades en molde idénticas pero Cota X en producto varía
Alta correlación entre FR3 y Cota X PUEDE SER la causa
(correlación no implica causalidad)
OBSERVAR PROCESO: Diagnóstico
EXPERIMENTAR (provocar escenarios independientes)
1) Compensar Utillaje
2) Diseño producto robusto
Prueba piloto
9. ENTRENAR a ser “Médicos de Procesos”
• ENTENDER la VARIABILIDAD de los PROCESOS ACTUALES,
– Observación consciente
– Cuestionarse, elaborar preguntas, recoger datos apropiados para responder las preguntas, …y con
ello a identificar factores clave que afectan a la variabilidad.
– Utilizar herramientas reconocidas internacionalmente: SPC, gráficos multi-vari, modelos de
regresión, series temporales, redes neuronales, …etc.
• EXPERIMENTAR con método científico y TRATAR el producto/proceso
– Abandonar tácticas de prueba/Error o mover 1 factor cada vez
– Habilidades para recoger conocimiento tácito de las personas
– Experimentar con varios factores a la vez para identificar interacciones
– Utilizar metodologías estadísticas reconocidas internacionalmente: Anova, Diseños 2k-p para
industria, Diseños para mezclas, Diseños experimentales para la salud, Diseños Shainin, …etc.
• Discernir AZAR de EVIDENCIAS estadísticas.
9.
10. 10.
lourdes.pozueta@avancex.com
lpozueta@ideas2value.net
• Experta en Estadística Industrial:
Estudios de análisis de fuentes de variabilidad
Diseño de Planes experimentales
Análisis e interpretación de datos Optimización de
productos y procesos
Modelos predictivos y causales
Metodologías de Mejora continua
Elaboración procedimientos estadísticos
• Consultoría a empresas
• Formación en herramientas
• Entrenamiento en competencias relacionadas con la
Mejora Continua y el Diseño de Experimentos
Socio fundador
LinkedIN
http://ideas2value.net/inicio/
11. 11.
Capacitación en abierto
SESIÓNDELANZAMIENTO
- METODOLOGÍAtesteadoconéxito
- PROFESORADO: Expertosenmateria
- SOPORTEWEB...
- APOYOTUTORES
- PLANENTRENAMIENTOFLEXIBLE:
- Materialadaptado
- Rutinasparapotenciarhábitos
- Casosprácticos
- Proyectoscompartidos
Campamentobaseparaaclimatar:puestaencomúnydebateconstructivo
HITO1
HITO2
• Importanciaeimpactoproyecto
• Clienteyrequisitos
• Alcance:procesosypersonas
DEFINIR
MEDIR
ANALIZAR
IMPROVE
CONTROL
• Conocerproceso
• Mediryvalorarlassalidasdelproceso(efectos)
• Diagnósticosituacióndepartida
• Idearsoluciones
• Verificarresultados
• Exportaraprendizaje
• Estandarizaryacreditarproceso
• Verificarresultados
• Explotaraprendizaje
• Determinarlasentradasclave(causasraiz)
• Decidiraccionesdecambio
DINÁMICASHERRAMIENTASENTO
- IDENTIFICARorganizacionesinteresadas
- PROYECTOSconretorno
- PROMOTORDEAPOYO(Champion)
- LÍDERmotivadoparaacudiralcurso
- ROLESclaros
- OPERATIVA/PREPARATIVOSprevios
UNA
TIDA
C
IÓN
Curso Avanzado en Programas de
Mejora Continua Lean-Six Sigma
Diseño de Experimentos
(3 módulos)
Control Estadístico de
Procesos (SPC)
Marzo-Junio Marzo 2015Diciembre-Febrero
Introducción
Diseño Robusto
Próximamente
Alumnos del último curso DOE:
Aplicación de DOE en la fabricación
de Chips en Fagor Electrónica
13. 13.
Innovation testers:
Una vez logrado el diseño conceptual del producto, y antes de la realización de prototipos y series piloto, es
necesario establecer el modo en que se va a medir el éxito del prototipo, o del proceso de generación del
mismo, y las condiciones en que se van a elaborar los prototipos para poder evaluar con rigor científico los
diferentes aspectos que interesa a una organización.
Analizamos el comportamiento de prototipos ante variación de condiciones de diseño de producto y proceso,
identificando factores que afectan y optimizando diseño.
Establecemos pruebas piloto para evaluar la capacidad de los procesos de fabricación de lograr los requisitos
de producto y realizamos propuestas de diseño de producto o proceso robustos a esta variabilidad.
Innovation trainers
Ofrecemos servicios de entrenamiento en competencias relacionadas con la Mejora Continua y el Diseño de
Experimentos. Potenciamos desarrollar el “statistical thinking” en las organizaciones: el pensamiento que
persigue chequear/aceptar teorías en base a hechos/evidencias.
http://ideas2value.net/inicio/
Lourdes Pozueta Fernández
Coordina el área diseño de
experimentos y análisis estadístico de
Ideas2Value Network
Miembro fundador
Hub de innovación abierta