Identificación de fuentes de variación en un proceso

1. Fuentes de Variación

2. Introducción
Existe una variación en nuestros procesos. De hecho, la variación
puede atribuirse a una amplia variedad de fuentes. No tenemos que
abordar todas las fuentes para hacer una mejora significativa de los
procesos. El principio de Pareto nos dice que si encontramos la
dirección del origen primario de la variación, haremos una gran mejora.
La pregunta es, ¿cómo podemos hacer un Pareto de nuestras entradas
(X) cuando no hay un métrico con la que se evalué?
Si podemos identificar la fuente primaria (o familia) de la variación, por
lo general se puede descartar una parte sustancial de nuestra lista de
entradas.
El análisis Multi-Vari es una poderosa herramienta para hacer
precisamente esto
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3. Que son las Fuentes de Variación?
• También se conoce como "Las familias de Variación" o "Las familias
de las causas“
• ¿Son nuestras fuentes X de variación? No
Las fuentes de variación son las categorías que se refieren a la
naturaleza de la variación. Por ejemplo, una familia de variación es
"en parte" ... variación de un extremo del eje en donde se encuentra
la especificación dureza, mientras que el otro extremo es demasiado
blando.
Otras fuentes de variación son ...
Variación de pieza a pieza, donde las partes consecutivas de un
mismo proceso son diferentes.
Variación basada en rutas, que se atribuye a las trayectorias
paralelas (de bolsillo de bolsillo, la variación del eje a eje)
o variación en función del tiempo
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4. Introduccion Multi-Vari
La tabla Multi-Vari es una representación gráfica de la salida del proceso
(Y) que a la vez muestra el papel de hasta cuatro familias de variación
Multi-Vari Chart for Yield Strength by Crew/ Mold / Time
A
1
180
B
2
170
Yield Strength
•
Time
6AM-NOON
6PM-MIDNIGHT
MIDNIGHT-6AM
NOON-6PM
160
150
140
130
120
110
A
B
Mold (A or B)
Panel variable: Crew (1 or 2)
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5. Análisis Multi-Vari – Porque / Cuando Usarlo?
¿POR QUÉ?
Relativamente sencilla
No requiere proceso de "retoques"
Permite lista de X a limitarse
Proporciona pistas sobre mejoras secundarias
¿CUÁNDO?
El nivel de la Y a veces es buena y a veces no
La principal fuente de variación no se conoce
Esta herramienta es
comúnmente usada
en estas fases del
proceso:
DEFINIR
MEDIR
ANALIZAR
MEJORAR
CONTROLAR
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6. Ejemplo 1 – La Repostería de Julio
Desde su apertura hace dos meses, Panadería de Julio ha estado
recibiendo muchas quejas sobre pan con mal sabor (quemado). Si bien
la mayoría de los clientes se han ido contentos, entre el 5 y el 10% se
quejan de que el pan quemado no les gusta. Julio ha probado
personalmente el pan, y acuerda que no está cumpliendo con las
expectativas. Aunque el 90% de los panes saben bien, Julio sabe que
los clientes insatisfechos tendrá un impacto negativo ya que esto se
difundirá rápidamente.
En desesperación, llama a su hermano Rico, que trabaja como un
Green Belt en la cercana fábrica de Continental.
"Necesito tu ayuda, hermano."
“Paso por ahí después del trabajo y veré que puedo hacer."
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7. La repostería de Julio (continua)
Rico comienza por reunir los hechos de Julio.
El los escribe tal como le son descritos
:
• La panadería hace tres tipos de pan - trigo, blanco, y el
centeno.
• Los clientes se han quejado de los tres tipos de pan.
• El tiempo no tiene efecto, aparente (pan quemado se produce
cada día en panes horneados en la mañana y tarde).
• No ha habido un cambio notable en la calidad - "Ha sido así
desde que abrió hace dos meses.“
• Hay dos hornos nuevos, instalados en la fábrica. "No deberían
ser el problema ... He pagado una fortuna por ellos.“
• No sé si todo el pan quemado proviene de un horno o los dos.
• Julio personalmente mezcla, amasa y hornea. En raras
ocasiones, su hijo Johnny “lo observa trabajar”.
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8. La repostería de Julio (continua)
Mientras se hacen preguntas, Rico se sienta y comienza a preparar un diagrama de
causa y efecto.
Destaca aquellas ramas que no son lógicas, y que rodean al problema, por ejemplo,
como los lotes de la masa producen excelentes y malos panes, la calidad de los
ingredientes no deben ser motivo viable.
Dado que el problema afecta a los panes y a los lotes y los tipos de pan, Rico pide a
Julio: "¿Qué puede ser diferente sobre dos panes grandes que no sea la receta?" Las
respuestas a esta pregunta nos hablan de las posibles fuentes de variación:
Horno (1 o 2)
Bandeja (Superior, Medio, Inferior)
Posición de la bandeja (1-9, según
el diagrama de la derecha)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
FRENTE DEL HORNO
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9. La repostería de Julio (continua)
Una vez identificadas las posibles fuentes de variación, Rico prescribe
un simple estudio de múltiples variables. Al día siguiente, Julio anuncia
un evento especial, degustación de pan de un día. La mitad del costo
de cada pan será devuelto a cambio de comentarios sobre el sabor.
Julio produce 162 panes
9 panes por capa
3 capas por carga
3 cargas por horno/ambos hornos
10 = Mejor sabor
0 = Peor sabor
Cada pan se sigue y se le asigna un número.
El cliente debe hacer referencia a este número al dar un sabor grado
de 1-10. A continuación, Julio le devolverá la mitad del costo de los
clientes del pan
.
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10. La repostería de Julio (continua)
Las calificaciones de sabor se introducen en Minitab por Rico, quien
entonces grita: "¡Ajá!" Y muestra esta tabla Julio.
BakeryMultiVari.MPJ
Multi-Vari Chart for Grade by Oven - Tray
1 2 3 4 5 6 7 8 9
B
10
M
T
9
Oven
1
2
8
Grade
7
6
5
Pero a que se refiere
mi hermano?
4
3
2
1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Position
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Panel variable: Tray
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11. La repostería de Julio (continua)
En este eje se
muestra el sabor,
lo que llamamos
en el mundo de
Six Sigma como
“Y”
1 2 3 4 5 6 7 8 9
M
T
Oven
1
2
9
8
7
6
5
4
Los hornos se
muestran
utilizando estos
símbolos.
En la parte
superior e inferior
son las nueve
posiciones en la
bandeja.
B
10
Grade
Este cuadro
muestra todos los
datos para el pan
de la bandeja
inferior. También
hay cajas de la
cúpula y
bandejas del
medio
Multi-Vari Chart for Grade by Oven - Tray
3
2
1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Position
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Panel variable: Tray
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12. La repostería de Julio (continua)
Multi-Vari Chart for Grade by Oven - Tray
1 2 3 4 5 6 7 8 9
B
10
M
T
Oven
1
2
9
8
7
Grade
El pan del que la
gente se está
quejando es
procedente de la
Posición # 5
(centro), posición en
las bandejas de la
parte superior e
inferior . Ambos
hornos se están
comportando de la
misma manera.
Irónicamente, el pan
de la posición # 5 en
la bandeja central se
considera de mejor
sabor. "
6
5
4
3
2
1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Position
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Panel variable: Tray
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13. Multi-Vari – Pasos a Seguir
Lista de las posibles fuentes de variación:
1. Eliminar las fuentes de variación que no encajan en la situación
2.Prescribir un estudio que capturará toda la gama de variación
3.Muestra de manera uniforme en cada nivel de cada fuente de
variación
4.Registro de datos (producción, más nivel para cada fuente)
5.Ingrese los datos en Minitab (si no ha sido ingresado allí)
6.Generar Multi-Vari diagrama en Minitab
7.Identificar la fuente primaria de variación - buscar las interacciones
8.Comparta los resultados con expertos en procesos y preguntan
"¿por qué?"
9.Descartar los insumos que no se refieren a la fuente primaria
10.Si la solución se presenta, tomar medidas
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14. El Viejo Molino - Introducción
La planta cuenta con un molino viejo. estudios de capacidad, comprueban
que está funcionando con un Cpk totalmente inaceptable de 0,35.
Debido a que el Cpk es inferior a 1,00, por política de calidad se requiere que
todos los productos sean 100% inspeccionados. Esta actividad de valor NO
agregado rechaza más del 30% de todas las piezas producidas y
actualmente los costos de la planta (con scrap incluido) ascienden a más de
150k € por año.
La administración se ha enfocado en reemplazar la máquina, y ha
presentado una solicitud de 380k € de capital para un molino nuevo.
Un Black Belt en su planta ha sugerido que se busque el porque la capacidad
de este molino es tan bajo. Él cree que si puede identificar la fuente primaria
de variación, es posible que pueda actuar y salvar el capital de la compañía
en un momento en que los presupuestos son limitados.
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15. El Viejo Molino – Producto y Proceso
El molino de acero tiene 200 mm de largo, el cual es utilizado en un
ensamble de la empresa. El pasador tiene una especificación de diámetro de
20.000 + / - 0,012.
Los Pines llegan con la amoladora de gran tamaño, con un extra de 25 mm
de longitud, que se inserta en el mandril. Un contrapunto automático activa el
extremo libre del pasador para prestar apoyo. Una muela alimenta el lado
izquierdo y con el pasador girando lentamente la rueda se mueve lentamente
de izquierda a derecha, el pin de tierra es del tamaño ideal. Este mismo
método se utiliza en todos los molinos de la compañía, contando con un
rendimiento muy satisfactorio en el molino problema cuando era más nuevo.
El plan de control dice que esta actividad debe ser revisada cada tres horas.
La siguiente diapositiva muestra de forma visual del proceso...
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16. Molino Animado
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17. El Viejo Molino – Identificación de SOV
El Ingeniero de Procesos ha pasado algún tiempo aprendiendo del proceso, pero parece
preocupado por la planificación de la máquina nueva.
Después de todo lo que se espera es que las siguientes seas las posibles fuentes de
variación:
• La variación dentro de la parte - de izquierda a derecha (cono)
• La variación dentro de la parte - entre las orientaciones (ovalada)
• Temporal (la variación en función del tiempo)
• Influencia de los cambios
• Influencia de los cambios de temperatura
• Influencia del desgaste, la fatiga, etc., …
• La variación de parte a parte (a menos de 3-parte de la muestra)
• Influencia de la variación de material
• Influencia de las vibraciones mecánicas y armónicos
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18. El Viejo Molino – Plan de Ataque
Se ha hecho un sistema de medición de análisis y se
determinó que el micrómetro es un indicador aceptable.
El Estudio Multi-Vari propuesto:
Tomar 3 muestras al azar en cada una de las 12 rondas cada
dos horas (Cada hora en la parte superior de la hora ...
8,10,12, etc., …)
Medir cada parte en ambos extremos (izquierda y derecha) y
Realice cada operación de control en las dos orientaciones
(A y B)
Registrar el diámetro con tres decimales (XX.XXX).
Además del diámetro, registrar la hora, el numero de
muestra final (L / R), y la orientación (A / B)
Continuar el estudio durante 24 horas y proporcionar datos al
Black Belt por la mañana
Nota: No hay referencia absoluta para las orientaciones de A y B
Lo importante es que son 90 grados el uno del otro
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19. El Viejo Molino – (continua)
Esto es lo que se escribió en la hoja de
calculo de Minitab.
Tenga en cuenta que el estudio comenzó a
las 8:00 AM y se prolongó durante 24 horas
en las rondas de cada 2 horas.
Old Grinder.MPJ
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20. El Viejo Molino – (continua)
Cambiar el orden de los factores
altera la disposición de la tabla.
Puede que tenga que jugar con esto para conseguir que
constituye la producción más significativa.
La respuesta son los datos de la
Columna “Y”.
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21. El Viejo Molino, Interpretación de Resultados
Multi-Vari Chart for DIA by End - Orientation
En general,
hay una
tendencia a
la baja
A, 0
2 3
A, 2
1
A, 4
2 3
A, 6
1
A, 8
2 3
A, 10
1
A, 12
2
3
1 2
A, 14
A, 16
3
1 2
A, 18
A, 20
3
A, 22
20.02
20.012
20.01
End
L
R
20.00
19.99
19.988
19.98
DIA
Pero cada
8 horas
esta se
recupera.
1
B, 0
B, 2
B, 4
B, 6
B, 8
B, 10
B, 12
B, 14
B, 16
B, 18
B, 20
B, 22
20.02
20.012
20.01
20.00
19.99
19.988
19.98
1
2
3
1 2
3
1 2
3
1 2
3
1
2 3
1
2 3
Sample
Panel variables: Orientation, Hour
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22. El Viejo Molino, the plot thickens…
Buen trabajo, Sr. Green Belt! Así que el tiempo está
afectando al molino para hacer partes malas. Todo
lo que tenemos que hacer ahora es STOP TIME y
vamos a tener un proceso de clase mundial!
Sr. gerente de planta , el tiempo es sólo la familia de Variación ...
no la causa. Sin embargo, cuando sabemos que la mayor parte
de la variación viene con el paso del tiempo, podemos predecir
reglas y usar las pistas basadas en el tiempo para ayudar a
identificar el factor principal (s).
En este caso, cuando se comparten los resultados con el ingeniero de proceso, este
comenzó a analizar. Y se dio cuenta de que las tres fases de expansión son, coinciden
con el tiempo en que los operadores van a comer y dejan la máquina desatendida.
"¿Por qué el dejar la máquina pudiera causar esta variación?" Le pregunte. El
ingeniero responde con una palabra - “Calentamiento" y sale de la habitación. Media
hora más tarde, regresa con una manguera refrigerante de 1,5 metros de largo. "Esta
manguera estaba obstruida, y por eso la máquina se calentaba cuando el operador iba
al almuerzo.
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23. El Viejo Molino, el resto de la Historia…
La manguera refrigerante fue sustituida, y un PM mensual fue establecido
para revisar todas las mangueras del refrigerante y su flujo.
El ingeniero también reconoció que la variación de izquierda a derecha venía
de la alineación incorrecta del contrapunto. Se gasta aproximadamente una
hora de ajuste en esto y en volver a centrar el proceso.
Enseguida se realizó un estudio de capacidad de seguimiento, que reveló que
el Cpk era casi 2,00, y esto podía competir con los otros molinos en la planta.
La Solicitud del Capital de 380k € fue cancelada.
El gerente de la planta esta pensando en poner una estatua
de ustedes en la entrada de la planta.
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24. Fuentes de Variación – Preguntas de Repaso
Qué se entiende por una "fuente de variación"? ¿En qué difiere de
"entrada"?
Qué se puede y no se puede deducir si se demuestra que la principal fuente
de variación es temporal (en función del tiempo)?
Por qué es importante que el MSA sea completado antes de un análisis
Multi-Vari?
Puede una perspectiva del análisis Multi-Vari identificar a más de una
mezcla de acciones concretas de variación?
Por qué un equipo debe considerar hacer un estudio de seguimiento MultiVari después de la finalización de la fase de mejora?
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