curso seis sigma

1. P rograma de certificación de Black Belts ASQ VI. Seis Sigma - Medición P. Reyes / Noviembre 2007 Seis Sigma

4. VI.A Características del proceso

6. VI.A.1 Variables de entrada y salida

7. Mapa de procesos SIPOC

11. VI.A.2 Métricas de flujo de proceso

33. VI.A.3 Herramientas de análisis de procesos

43. Símbolos de diagrama de flujo

45. Diagrama de flujo del Proceso: Paso 2A Paso 2B Paso 2C Paso 1 Paso 3 Retrabajo Sí No Es el diagrama de flujo de un proceso que muestra cómo se realiza un trabajo. Inicio Fin ¿Bueno?

46. Diagrama de flujo / Análisis del valor Actividades sin valor agregado Actividades con valor agregado

52. Ejercicio Rápido - Inicio y Fin

53. Ejemplos - Inicio y Fin Proceso Inicio Fin Ensamble de Asiento Marco de metal puesto en línea Inspección Final Dibujos de Ingeniería Requerimientos del Cliente Cliente Recibe el Archivo CAD Manufactura en Riel de Asiento Operación de Pérfiles Estampados Inspección Final Cuentas por Pagar Recepción de la Factura del Proveedor Depósito Electrónico

73. Mapeo de la cadena de valor

78. Simbología utilizada

79. Simbología utilizada

80. Simbología utilizada

81. Simbología utilizada

82. Identificando mapa actual

85. Tips para la cadena de valor

88. Ejemplo de aplicación: Empresa Guden

89. Mapa del estado actual Proceso de manufactura

90. Mapa incluyendo información

91. Mapa incluyendo tiempos de ciclo y tiempo de entrega

92. Mapa futuro reduciendo tiempos de entrega

93. Mapa futuro reduciendo tiempos de entrega

94. Beneficios

95. Beneficios

96. Mapa de proceso de la Empresa ABC - final

97. Documentación

102. V.C Capacidad de los sistemas de medición

104. V.C.1 Métodos de medición

140. V.C.2 Análisis de Sistemas de Medición

142. Análisis de Sistemas de Medición 1. Errores en la medición

151. Definiciones Proceso de Transformación Proceso de Medición Datos, información, observaciones Variabilidad del producto + = Variabilidad del Sist. De Medición Variabilidad total (Observada) 2 2 2 Sistema de medición product o total      Sistema de medición product o total     

153. Errores en la medición Promedios  Observada =  proceso +  medición Variabilidad  Observada =  proceso +  medición 2 2 2 Determinada por un estudio de calibración Determinada por un estudio R&R

154. Posibles Fuentes de la Variación del Proceso La “Repetibilidad” y “reproducibilidad” (R&R), son los errores más relevantes en la medición. Variación del proceso, real Variación de la medición Variación del proceso, observado (Zlp/Zlt y/ó DPMO) Reproducibilidad Repetibilidad Variación dentro de la muestra Estabilidad Linealidad Sesgo Variación originada por el calibrador Calibración

156. Sesgo es la diferencia entre el promedio observado de las mediciones y el valor verdadero (patrón). si Exactitud > 10% : Ajustar el equipo de medición Utilizar factores de corrección Definición del Sesgo o exactitud Valor Verdadero Sesgo % Exactitud = | Exactitud |* Tolerancia 100

157. Definición de la Repetibilidad o precisión REPETIBILIDAD Repetibilidad: Es la variación de las mediciones obtenidas con un instrumento de medición , cuando es utilizado varias veces por un operador, al mismo tiempo que mide las mismas características en una misma parte

158. Definición de la Reproducibilidad Reproducibilidad: Es la variación, entre promedios de las mediciones hechas por diferentes operadores que utilizan un mismo instrumento de medición cuando miden las mismas características en una misma parte en diferentes tiempos Reproducibilidad Operador-A Operador-C Operador-B

159. Errores en la medición Preciso pero Exacto pero Exacto y No exacto no preciso preciso

164. Estudios de incertidumbre Incertidumbre estandar : u =  sistema de medicion = s*(t 0.005,n-1 )  m /(2.575) Incertidumbre expandida : U = 5.15*u= k*s*(t 0.005,n-1 )  m Donde : k= factor de cobertura (Generalmente k=2) %U = U*100/Tolerancia Incertidumbre = Desv.Std.Sist.medic. Incertidumbre 5.15  med 99.02% Incertidumbre

167. Estudios R&R – Datos continuos Estudios de GR&R datos continuos Estudios sobre la varianza Ho: El sistema de medición es aceptable para la necesidad. GR&R Método de Rangos (Corto) %GR&R aceptable Se cuenta con software estadístico Método Medias y Rangos (Largo) Método Análisis de Varianzas (ANOVA) % GR&R aceptable Reproducibilidad aceptable Repetibilidad aceptable Estudios de Incertidumbre y/o caracterización. Estandarizar métodos, operaciones, equipos y/o procedimientos utilizados. Documentar estudio y definir siguiente fecha de evaluación. NO SI NO SI NO SI NO SI NO SI NO

169. EL VALOR DEL R&R ES UN PORCENTAJE DE LA VARIACION TOTAL DEL PROCESO: Mientras más mayor sea el % del R&R, mayor será el área de incertidumbre para conocer la dimensión verdadera de las partes. ERROR TIPO 1: Pueden estarse aceptando partes que están fuera de especificaciones ERROR TIPO 2: Pueden estarse rechazando partes que están dentro de especificaciones Lo que fue medido VARIACIÓN DE PARTE A PARTE LSL USL OBJETIVO La dimensión verdadera de las partes se encuentra en algún lugar de la la región sombreada…

178. Análisis de Sistemas de Medición 2. Carta de tendencia de gages

180. Carta de tendencias de gages 1 File > Open worksheet > GAGEAIAG.MTW. 2 Stat > Quality Tools > Gage Study > Gage Run Chart . 3 En Part numbers , seleccionar Part. 4 En Operators , seleccionar Operator. 5 En Measurement data , seleccionar Response . Click OK .

182. Análisis de Sistemas de Medición 3. Estudios R&R Método del rango

185. Método del rango Error máximo 10%

188. Método del rango Pieza Inspector 1 Inspector 2 Rango 1 2 3 4 5 Rango promedio ( R ) = GR&R = 5.15*R/d 2 * = 5.15 * ( )/( ) = GR&R*100 ( )*100 Tolerancia ( ) %GR&R = = = Formato 5.1

189. Análisis de Sistemas de Medición 4. Estudios R&R (cruzado) Método de Medias Rangos – Método largo

191. Determinación sólo de la repetibilidad

196. Método de medias rangos

202. Planteamiento del problema: Las partes producidas en el área de producción, fallaron por errores dimensionales 3% del tiempo. Ejemplo: CTQ: Mantener una tolerancia ± 0.125 pulgadas Sistema de Medición : Se miden las partes con calibradores de 2”. Estudio R&R del La dimensión A es medida por dos Calibrador: operadores, dos veces en 10 piezas.

203. Repetibilidad y Reproducibilidad de calibrador Método X-media y Rango:

204. Cálculo de las X-medias Repetibilidad y Reproducibilidad de calibrador

205. Cálculo de los Rangos Repetibilidad y Reproducibilidad de calibrador

206. Ancho de tolerancia====> Número de intentos (m)=> Número de partes (n)==> Número de operadores  ========> 4.56 (=4.56 para 2 ensayos, 3.05 para 3 ensayos)  =========> 3.65 X-media máx.=> X-media mín. => Diferencia X-dif R-media doble K3 ======> 1.62 Identificación de Parámetros del Estudio y Cálculos (=3.65 para 2 operadores; 2.7 para 3 operadores) 0.25 2 10 2 9.3689 9.3584 0.0105 0.0113

207. 0.0515 DV = R x K1 = Repetibilidad: La variación del dispositivo de medición (VD) se calcula sobre cada grupo de mediciones tomadas por un operador, en una sola parte. 0.03655 Reproducibilidad : La variación en el promedio de las mediciones (AV) se calcula sobre el rango de los promedios de todas las mediciones, para cada operador, menos el error del calibrador (vale si la raíz es negativa) AV = (Xdif * K2) 2 - (DV 2 /(r*n)) = Cálculo de R&R

208. R&R = DV 2 + AV 2 = El componente de varianza para repetibilidad y reproducibilidad (R&R) se calcula combinando la varianza de cada componente. PV = Rpart x K3 = 0.1021 El componente de varianza para las partes (PV), se calcula sobre el rango de los promedios de todas las mediciones, para cada parte. TV = R&R 2 + PV 2 = 0.1142 La variación total (TV) se calcula combinando la varianza de repetibilidad y reproducibilidad y la variación de la parte. 0.05277 Cálculo de R&R

209. Basado en la tolerancia: %DV = 100*DV/Ancho de tolerancia= %AV = 100*AV/Ancho de tolerancia= %R&R = 100*R&R/Ancho de tolerancia = Basado en la variación Total de las Partes : %DV = 100*DV/Variación total= %AV = 100*AV/ Variación total = %R&R = 100*R&R/ Variación total = %PV = 100*PV /Variación total = 20.61 45.09 14.62 21.108 32.00 46.20 89.40 Cálculo de R&R

210. Ejercicios Para un estudio de R&R 2 operadores midieron con el mismo equipo de medición 10 partes en 3 intentos cada uno,obteniendo: Mediciones Mediciones Número de operador A de operador B de parte 1 2 3 1 2 3 1 50 49 50 50 48 51 2 52 52 51 51 51 51 3 53 50 50 54 52 51 4 49 51 50 48 50 51 5 48 49 48 48 49 48 6 52 50 50 52 50 50 7 51 51 51 51 50 50 8 52 50 49 53 48 50 9 50 51 50 51 48 49 10 47 46 49 46 47 48

211. R&R por Medias Rangos Calculo con Excel (usar la hoja de trabajo R&R.xls)

212. Datos del operador 1

213. Datos del operador 2

214. Carta de Rangos en control Los rangos deben estar en control indicando que Las mediciones se hicieron adecuadamente, de otra Forma se debe repetir la medición en la parte

215. Carta de Medias fuera de control Al menos el 50% de los puntos debe salir De control para validar la discriminación de Las partes

216. Resultados (AIAG)

218. R&R por Medias Rangos Calculo con Minitab (se puede usar la hoja de trabajo Gageaiag.mtw)

219. R&R – Medias Rangos Minitab :Datos originales

220. R&R – Medias Rangos Minitab :Datos cargados (3 cols.)

222. R&R – Medias Rangos Minitab : Resultados % Error R&R debe ser menor Al 10% ya sea para control del Proceso o para producto final. Repetibilidad – Instrumento Reproducibilidad - Operador Número mínimo 4

224. R&R – Medias Rangos Gráficas La gráfica R se mantiene en control indicando que las mediciones se realizaron en forma adecuada. La gráfica X barra sólo presenta 5 de 30 puntos fuera de control, debería ser al menos el 50%, indicando que el equipo no discrimina las diferentes partes.

225. R&R por ANOVA Calculo con Minitab (con los datos del ejemplo anterior)

227. R&R por ANOVA Resultados de Minitab La interacción no es significativa, y los errores de R&R indican que equipo de medición no es adecuado ni el número de categorías.

228. R&R por ANOVA Resultados de Minitab Las conclusiones son similares que con el método de X barra – R. No hay interacción parte - operador

229. Análisis de Sistemas de Medición 4. Estudios R&R (anidado) Método de Medias Rangos – Método largo

231. R&R Anidado

235. R&R Anidado – Resultados de Minitab La contribución de diferencia entre partes del 17.54% es << que la variación del sistema de medición (total Gage R&R ) de 82.46%. Indica un alto error del sistema de medición. Con categorías de 1 el sistema de medición no distingue las partes.

236. R&R Anidado – Resultados gráficos de Minitab Sistema de medición inadecuado

237. Análisis de Sistemas de Medición 6. Estudios de Linealidad y sesgo

240. Estudios de linealidad y sesgo Datos y ejemplo

242. Estudios de linealidad y sesgo Instrucciones de Minitab

244. Análisis de Sistemas de Medición 7. Estudios R&R por atributos- Método analítico

246. R&R por Atributos - Método analítico: Datos

250. R&R por Atributos - Método analítico: Resultados

252. Análisis de Sistemas de Medición 8. Estudios R&R por atributos- Método de acuerdo por atributos

253. Método GR&R por atributos Estudios sobre la varianza Estudios de GR&R datos discretos ¿ Cuántos atributos Se evalúan ? Uno Varios Técnica Kappa (Clasificación Nominal) Técnica Kendall (Clasificación Multi-nominal) Documentar estudio y definir siguiente fecha de evaluación. Índice Kappa > 0.7 SI Estandarizar criterios de evaluación, ayudas (visuales, estandares, etc.) , tips, Capacitación, Práctica, entrenamiento, etc. NO

259. Estudios R&R por atributos Método Kappa 0.667 0.000 0.667 0.080 0.250 0.333 0.750 0.250 Part e Inspector A Inspector B Buena Buena Buena Buena Buena Mala Buena Buena Buena Mala Buena Mala Buena Buena Buena Mala Buena Mala Buena Buena Buena Mala Buena Mala 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Tabla de Contingencia Inspector A Inspector B Buena Mala Buena Mala - 0.917 K = 0.5835 = 1- 0.5835 0.8 Pobservada =  x ii = x bb + x mm = 0.667 + 0.25 = 0.917 Pchance =  P cc i *P cc j = P bb A *P bb B + P mm A *P mm B Pchance = (0.75)(0.667) + (0.25)(0.33) = 0.5835

262. Método Kendall Costura ancha Costura angosta Costura incompleta Costura dispareja Costura perfecta S 5 x 2 ij i=1 Muestra 123456789 10 0230040003 00002040028 11003010006 00200005007 4205010050 12 17 179 1325131717252513 174 0.24 0.76 0.16 0. 84 0.12 0.88 0. 14 0. 86 0. 34 0. 66 pq F p = 50 F

268. Estudios R&R por atributos Acuerdo por atributos - Datos

270. Resultados

271. Resultados

272. Resultados

278. GR&R de Atributos - Ejemplo REPORTE Legenda de Atributos FECHA: 1 G = Bueno NOMBRE: 2 NG = No Bueno PRODUCTO: SBU: COND. DE PRUEBA: Población Conocida Persona #1 Persona #2 Muestra # Atributo #1 #2 #1 #2 % DE EFECTIVIDAD DE DISCRIMINACION (3) -> 85.00% (4) -> 85.00% % DEL EVALUADOR (1) -> 95.00% 100.00% % VS. EL ATRIBUTO (2) -> 90.00% 95.00% Esta es la medida general de consistencia entre los operadores y el “experto”. ¡90 % es lo mínimo! Acuerdo Y=Sí N=No Acuerdo Y=Sí N=No % DE EFECTIVIDAD DE DISCRIMINACION VS. EL ATRIBUTO 1 G G G G G Y Y 2 G G G G G Y Y 3 G G G G G Y Y 4 G G G G G Y Y 5 G G G G G Y Y 6 G NG G G G N N 7 G G G G G Y Y 8 G G G G G Y Y 9 NG G G NG NG N N 10 NG NG NG G G N N 11 G G G G G Y Y 12 G G G G G Y Y 13 NG NG NG NG NG Y Y 14 G G G G G Y Y 15 G G G G G Y Y 16 G G G G G Y Y 17 NG NG NG NG NG Y Y 18 G G G G G Y Y 19 G G G G G Y Y 20 G G G G G Y Y

279. Sistema de Medición de Atributos Pasa no pasa – Datos en Minitab

281. Sistema de Medición de Atributos Pasa no pasa – Resultados de Minitab

282. Sistema de Medición de Atributos Pasa no pasa – Resultados de Minitab

286. V.C.3 Sistemas de medición en la empresa