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6. Fase III: Implementar
6.1 Análisis de riesgo: Matriz FMEA.
6.2 DOE
6.3 Procedimiento DOE
6.4 Plan de Mejora
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PROCESO FMEA
Elabora FMEA preliminar.
Discusión para definir NPR.
Plan de Acción de mejora de los
NPR.
Ejecución del Pl...
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Se vuelve usar la matriz FMEA
mostrado anteriormente.
En esta parte se establecen las
posibles soluciones para aquellas...
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Es una estrategia experimental estructurada que permite la
evaluación de múltiples variables de proceso en cuanto a su
...
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Y (KPOV)
X (KPIV)
CTQs
FMEA, Mapa de Procesos
Cp, Cpk
Prueba de Hipótesis
Correlación
Regresión
DOE Simulación
SPC
5 Ss...
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DOE6.2
Diseño Factorial Completo
El Factorial Completo estudiará cada combinación posible en los
niveles escogidos. Est...
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Limitaciones para el Diseño Factorial
Completo
•La limitación del Factorial completo no es teórica sino
practica. Los r...
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Diseño Factorial Completo con 2 niveles
Por Ejemplo 3 factores cada uno con 2 niveles:
Cantidad de pruebas que s...
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Diseño Factoriales Fraccionados
Son diseños donde se elige adecuadamente una parte o fracción
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Aclaraciones para el Diseño Factoriales
fraccionados:
•Se pierde información, ya que habrá efectos que no se p...
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Recomendaciones para el Diseño Factoriales
fraccionados:
•Los experimentos altamente fraccionados se usan a me...
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Procedimiento DOE6.3
1. Definir el problema.
2. Establecer el objetivo.
3. Seleccionar las variables de respuesta.
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Selección de factores
Podemos utilizar las siguientes fuentes:
• FMEA (Puesta al día después de la Fase de Análisis)
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Acción
1. Plantear el problema a
resolver y objetivo que se
requiere alcanzar
2. Identificar los factores y sus
nivel...
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4. Determine el tamaño
apropiado de la muestra.
5. Realice el experimento
siguiendo la hoja de datos
obtenidas.
6. An...
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Los planes de Implementación Final de soluciones debe
contener:
•La solución (acción) recomendada.
•La causa verifica...
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Formato Plan de Implementación de Soluciones.
RESPON
SABLE
OPERACI
ÓN
INICIO FIN
FECHA
COMO
PROYECTO: FECHA:
MIEMBROS...
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  1. 1. 11 6. Fase III: Implementar 6.1 Análisis de riesgo: Matriz FMEA. 6.2 DOE 6.3 Procedimiento DOE 6.4 Plan de Mejora
  2. 2. 22 PROCESO FMEA Elabora FMEA preliminar. Discusión para definir NPR. Plan de Acción de mejora de los NPR. Ejecución del Plan. Evaluación de Resultados. Emisión del FMEA definitivo. OK NO SI F A S E I F A S E II Análisis de riesgo: Matriz FMEA.6.1
  3. 3. 33 Se vuelve usar la matriz FMEA mostrado anteriormente. En esta parte se establecen las posibles soluciones para aquellas actividades que tienen un NPR alto. Acciones Recomen dadas Persona responsab le & Fecha Objeto Acciones Tomadas S E V O C C D E T N P R Las acciones recomendadas que son llevadas A cabo. El responsable de llevar acabo la acción (es) El NPR después de haber tomado las acción (es). El cual se supone debe ser menor Son las acciones orientadas a seguir para las causas con NPR alto, destinadas mejorar la detección de la causa o disminuir la frecuencia de ocurrencia de las fallas Análisis de riesgo: Matriz FMEA.6.1
  4. 4. 44 Es una estrategia experimental estructurada que permite la evaluación de múltiples variables de proceso en cuanto a su capacidad para influir sobre las características de un producto o proceso. • Determinar que factores son importantes. • Establecer la estabilidad del proceso. • Encontrar el mejor conjunto de condiciones de operación. DOE6.2 Introducción al DOE
  5. 5. 55 Y (KPOV) X (KPIV) CTQs FMEA, Mapa de Procesos Cp, Cpk Prueba de Hipótesis Correlación Regresión DOE Simulación SPC 5 Ss Poka Yoke X Key Process Input Variables (KPIV) variable claves del proceso Y Key Process Ouptput Variables (KPOV) variables clave de salida del proceso para el cliente X (KPIV) significativas X (KPIV) que afectan al proceso X (KPIV) que afectan al proceso Controladas DOE6.2
  6. 6. 66 DOE6.2 Diseño Factorial Completo El Factorial Completo estudiará cada combinación posible en los niveles escogidos. Estos diseños proveerán una gran información que nos permitirá determinar el efecto de los factores principales sobre la respuesta seleccionada. Cantidad de pruebas que se necesitan = (niveles factor 1) x (niveles factor 2) x (niveles factor 3) x …. (niveles factor n) Donde: Factor = Son las variables (KPVI) X1, X2, X3 … Xn Nivel = Es la cantidad de valores que toma cada factor
  7. 7. 77 Limitaciones para el Diseño Factorial Completo •La limitación del Factorial completo no es teórica sino practica. Los recursos (ej. Tiempo, costos) necesarios para correr un factorial completo pueden ser significantes. • Factorial completo puede ser usado en investigaciones donde el numero de variables es pequeño (2-4), pero no son recomendables cuando el numero de variables a investigar es mayor (5 o más). •Factorial Completo son efectivo cuando son usados de la manera adecuada, en el momento propicio dentro del proceso de mejora del estudio. DOE6.2
  8. 8. 88 DOE6.2 Diseño Factorial Completo con 2 niveles Por Ejemplo 3 factores cada uno con 2 niveles: Cantidad de pruebas que se necesitan = 2 x 2 x 2 = 8 Donde: 3 = Factor = K = variables (KPVI) X1, X2, X3 2 = Nivel = Es la cantidad de valores que toma cada factor 3 2 K 2
  9. 9. 99 DOE6.2 Diseño Factoriales Fraccionados Son diseños donde se elige adecuadamente una parte o fracción de los tratamientos de un factorial completo, con la intención de poder estudiar el efecto de los factores utilizando menos corridas experimentales, debido a que es imposible en la practica correr todos los tratamientos. La teoría de los diseños factoriales fraccionados se basa en la jerarquización de los efectos: Son más importantes los efectos principales, seguidos por la interacciones dobles, luego las triples, las cuádruples , etc. K - p 2 Número de generadores del diseño Número de factores (K) Número niveles (2)
  10. 10. 1010 DOE6.2 Aclaraciones para el Diseño Factoriales fraccionados: •Se pierde información, ya que habrá efectos que no se podrán estimarse y se tienen menos grados de libertad disponibles para la estimación del error. Los efectos que se pierden se espera que sean, en la medida de los posible, interacciones de alto orden, las cuales se pueden ignorar de antemano con bajo riesgo. •Se utiliza sobre todo para probar un gran número de x potenciales con un mínimo de corridas y lograr la selección de las pocas X vitales. •Los experimentos altamente fraccionados son experimentos donde el número de corridas es solo un poco mayor que el número de factores y sirven para detectar solo efectos principales.
  11. 11. 1111 DOE6.2 Recomendaciones para el Diseño Factoriales fraccionados: •Los experimentos altamente fraccionados se usan a menudo para cernido, para encontrar las variables que merecen mayor estudio •Los experimentos más útiles tiene 8, 16 0 32 corridas. •Usted puede añadir niveles (use 3, 4 o 5 niveles) para un estudio más detallado de las variables importantes. •Los experimentos de 2 niveles pueden usarse con variables X discretas o continuas. •Recuerde además que usted puede correr la otra media fracción si los resultados del primer experimento no son claros.
  12. 12. 1212 Procedimiento DOE6.3 1. Definir el problema. 2. Establecer el objetivo. 3. Seleccionar las variables de respuesta. 4. Seleccionar las variables independientes y su niveles. 5. Verificar a capacidad y estabilidad de los instrumentos- sistemas de medición. Entender el espacio de inferencia. 6. Seleccionar el Diseño Experimental: tipo de diseño a utilizar y número de replicas. 7. Planear y correr el DOE. Realizar las pruebas aleatoriamente. 8. Recolectar los datos. 9. Analizar los Datos. 10. Obtener las conclusiones estadisticas. 11. Replicar los resultados, si corresponde. 12. Establecer soluciones practicas y comunicar. 13. Implementar soluciones. Pasos para la experimentación
  13. 13. 1313 Selección de factores Podemos utilizar las siguientes fuentes: • FMEA (Puesta al día después de la Fase de Análisis) • Lista de Calsificación de Entrada. Mapa de procesos. • Factores de Estudio de Variación Múltiple • Resultados de la Prueba de Hipótesis • Conocimiento de los expertos, experiencia de los operadores • Requerimientos de los clientes • Opinión de los proveedores • Literatura, tormenta de ideas......... Procedimiento DOE6.3
  14. 14. 1414 Acción 1. Plantear el problema a resolver y objetivo que se requiere alcanzar 2. Identificar los factores y sus niveles. 3. Cree la hoja de toma de datos para el experimento Stat / DOE / FACTORIALS / CREATE FACTORIAL / DESIGNS El problema es aumentar/disminuir..... Y = Nombre del indicador Nivel Bajo (-) Nivel alto (+) X1 : Nombre del factor X2 : Nombre del factor X3 : Nombre del factor Minitab • 2 Level Factorial • Number Of. Factors DESGNIS Full factorial Center points= # Replicates= FACTORS En la columna “Name” ponerle el nombre del factor OPTIONS . Do not fold  Randomize Runs  Store Design on Worksh Summary table, alias table Default interactionsRESULTS Procedimiento DOE6.3
  15. 15. 1515 4. Determine el tamaño apropiado de la muestra. 5. Realice el experimento siguiendo la hoja de datos obtenidas. 6. Analice los datos obtenidos Sta t/ DOE / ACTORIALS Analyze Factorial Design RESPONSES Poner el indicador TERMS Seleccionar todos los factores y pasarlos a “Selected Terma” GRAPHS Normal Paretto Alpha = 0.1 Residual for plots : Regular •Coefficients and ANOVA table Fits (Desmarcar) Residuals (Desmarcar) RESULTS STORAGE Nota: 1. Si se ha usado 2 o mas replicas Minitab arroja p-valúes asociados a cada factor e interacciones; los cuales deben ser usados para probar hipótesis: H0: El efecto del factor no es importante sobre Y Ha: El efecto del factor si es importante sobre Y Si p-val>0.05 Acepto H0 Acción Minitab Procedimiento DOE6.3
  16. 16. 1616 Los planes de Implementación Final de soluciones debe contener: •La solución (acción) recomendada. •La causa verificada y el efecto esperado de la solución. •Definir al responsable que llevara a la práctica la solución. •Donde y cuando se realizara (fecha de inicio-fecha final). •Como se realizara (descripción operativa). •Recursos necesarios para la implementación. •Retorno esperado (beneficio). •El Plan de Gerenciamiento. Plan de Mejora6.4
  17. 17. 1717 Formato Plan de Implementación de Soluciones. RESPON SABLE OPERACI ÓN INICIO FIN FECHA COMO PROYECTO: FECHA: MIEMBROS DEL EQUIPO: Nro ACCION RECOME NDADA CAUSA EFECTO ESPERA DO QUIEN DONDE CUANDO TIEMPO S$ ENTRENAM IENTO SOPORTE OTROS S$ SATISFACCIÓN OBSERVACIONESPORCENTAJE DE AVANCE RECURSOS NECESARIOS RETORNO ESPERADO STATUS Plan de Mejora6.4
  18. 18. 1818 ID Accionesde Mejora Tipode Mejora Responsable Fecha de Compromiso % de Avance Observaciones 1 Desarrollo de una Base de Datos donde se registra las altas por dslam saturados Corto plazo Veronica Avila 15 de Abril 50% Problemas para identificar la correspondencia de los números a los DSLAM por falta de etiquetas y creación de nuevos perfiles 2 Desarrollo de la BD que controle la capacidad disponible de Tx por DSLAM's Largo Plazo Ernesto Saravia Por definir Por definir Se requiere la participación de la Subgerencia de Tx y el conocimiento del Aplicativo Asig2000. 3 Desarrollo de un sistema que realice la previsión de trafico por DSLAM´s Mediano Plazo Veronica Avila Por definir Por definir Se requiere la participación de GSI 4 Solicitar a GSI, el desarrollo de una rutina que permita que los campos : In Real y Fin. Real se han obligatorios cuando se cambia el status del proyecto Corto plazo Walter la Matta Por definir Por definir Se requiere establecer un requerimiento, y el posible costeo de esta nueva rutina 5 Elaboración de un procedimiento para la ampliación de los enlaces en la Red Speedy que abarca desde la detección de su sobrecarga hasta su ampliación. Largo Plazo Ernesto Saravia Por definir 15% Se requiere la participación de las Gerencia de Desarrollo y Planificación 6 Desarrollo de una Base de Datos que registra las fechas de denuncias de los sobrecargas hasta su ampliación, con la finalidad de realizar el seguimiento de las ampliaciones en planta Corto Plazo Veronica Avila 15 de Abril 25% Se tiene la información hay que armar la data a partir del presente año 2005 Falta de un procedimiento para realizar la ampliación de los enlaces en los DSLAM'S Oportunidadde Mejora Falta de un control de las altas en DSLAM que presentan saturación Falta de un sistema que controle las denuncias de sobrecarga hasta su ampliación en la Red Falta de un sistema que controle la capacidad disponible de Tx por DSLAM's Falta de previsión en el crecimiento de trafico por cliente No se registras las fechas de inicio y culminación de las Obras en el Aplicativo SAP-Modulo Gestión de Proyectos Plan de Mejora6.4

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