Selección causa 1






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EJERCICIOS LEAN SIGMA FASE DE MEJORA P. Reyes / febrero de 2009


EJERCICIOS DE LA FASE DE MEJORA:
1. ¿Cuál es el propósito de la fase de mejora?
2. ¿Cuáles son los entregables de la fase de mejora? Dar un ejemplo.
a. Identificación de mejores niveles de operación
b. Generación de alternativas de solución, usar métodos de Creatividad
c. Evaluación de alternativas de solución con diagrama de árbol:


DESCRIPCIÓN DE LA CAUSA

ALTERNATIVAS DE SOLUCIÓN

VENTAJAS

DESVENTAJAS

FACTIBILIDAD

SELECCIÓN

CAUSA 1


ALT. SOL. 1


a.

b.

c.

a.

b.

c.

Si

SI




ALT. SOL. 2


a.

b.

c.

a.

b.

c.

Si

SI





ALT. SOL. 3


a.


a.

b.

c.

Si

SI

CAUSA 2



































d. Selección de alternativas de solución
e. Plan 5W-1H para implementación de las soluciones seleccionadas

f. Prueba piloto y Verificación de la efectividad de las soluciones

g. Implementación y documentación de la solución a nivel sistema

DISEÑO DE EXPERIMENTOS
3. ¿Qué desventajas se observan cuando se experimenta con un factor a la vez?
4. ¿Qué es el diseño de experimentos?


5. ¿Cuáles son las ventajas que proporciona el diseño de experimentos?

6. ¿Cuáles los diferentes propósitos que puede tener un diseño de experimentos?
7. ¿Cuáles son los pasos principales para la realización de diseños de experimentos?
a.
b.
c.
d.
etc.


8. ¿Qué consideraciones deben tomarse en cuenta al planear y desarrollar experimentos?
a.
b.
c.
d.
etc.

9. ¿Cuáles son las implicaciones al realizar experimentos en la empresa?










10. ¿Qué criterios se deben tomar para seleccionar las variables de proceso y sus niveles?

a.

11. ¿Cuáles son los supuestos que se asumen cuando se realizan experimentos?

12. ¿Cuáles son los diferentes métodos experimentales disponibles y cuál es su alcance y aplicación?


Diseño experimental

Aplicación

Factorial de dos niveles 2K


Filtraje de factores significativos

Fraccional de dos niveles ½ 2K


Filtraje de factores significativos – bajo costo

Taguchi Arreglos ortogonales


Diseños robustos de productos y procesos

Factorial completo FK


Identificación de mejores niveles de operación

Ascenso rápido


Ruta hacia el punto de operación óptimo

Diseño central compuesto CCD


Identificación del punto óptimo de operación

EVOP diseño evolutivo


Experimentación en la producción sin afectarla

Diseños de mezclas

Encontrar la mejor mezcla de ingredientes para el mejor rendimiento


Diseños óptimos - D


Diseños por computadora para reducir costos



13. ¿Qué significan los conceptos siguientes?
a. Caracterizar el proceso
b. Replicas experimentales
c. Aleatorización
d. Bloqueo

14. ¿Qué son las interacciones y cómo se identifican?


15. ¿Qué características tiene un diseño experimental factorial completo?


16. ¿Qué características tiene un diseño experimental factorial de dos niveles?

17. ¿Cómo se obtiene la ecuación de regresión de los resultados del diseño de experimentos de 2 niveles?

18. ¿Cómo se identifican los factores significativos en la tabla ANOVA de los experimentos factoriales?

19. ¿Qué indican las gráficas factoriales y cómo se seleccionan los niveles para la mejor operación?

20. ¿Qué indican las gráficas factoriales de interacciones y cómo se seleccionan los niveles para la mejor operación?

21. ¿Qué indica la gráfica de superficie de respuesta?

22. ¿Cuál es el propósito de la gráfica de contornos?
23. ¿qué ventajas tiene el método de Taguchi?
24. ¿Qué es la relación S/N y qué ventajas tiene maximizar su valor?
25. ¿Cómo se obtiene la predicción de la respuesta en el método Taguchi?

METODOS DE CREATIVIDAD
26. Dar algunos ejemplos de técnicas de creatividad para la generación de ideas de mejora de procesos
a.
b.
c.

27. ¿Después de cuánto tiempo se recomienda se evalúen los resultados de las mejoras?


28. ¿Cómo se puede cuantificar estos resultados?
a.
b.
29. ¿Qué formas de reconocimiento a los equipos de proyecto Seis Sigma se recomiendan?
a.
b.
c.
d.

30. ¿Cuáles son las salidas de la fase de mejora?
a.

b.

c.
PROBLEMAS: (Utilizar Minitab 15 para las soluciones)
DISEÑOS DE EXPERIMENTOS FACTORIALES DE DOS NIVELES
1. Diseño de experimentos de dos niveles: En un proceso de mantenimiento de Generador de Vapor se desea mejorar el proceso de soldadura en un componente de acero inoxidable. Para lo cual se realiza un diseño de experimentos de 3 factores y 2 niveles.



Factor

Nivel bajo

Nivel Alto

A. Caudal de gas (l/min.)

8

12

B. Intensidad de Corriente (A)

230

240

C. Vel. de Cadena (m/min.)

 

0.6

1


Como respuesta se toma la calidad del componente en una escala de 0 a 30 entre mayor sea mejor es la calidad
Paso 1. Generar diseño

Stat > DOE > Factorial > Create Factorial Design

Seleccionar 2-Level factorial (default generators); Number of factors 3

Designs: Seleccionar Full Factorial Seleccionar Replicates 1

Factors: Caudal 8 12 Intensidad 230 240 Vel. 0.6 1

Options: Quitar bandera de Randomize runs

OK



ESTADÍSTICAS > DOE > Factorial > Crear Diseño Factorial

Seleccionar Factorial de 2 niveles (generador de default); Numero de factores 3

Diseños: Seleccionar Factorial completo Seleccionar Réplicas1

Factores: Caudal 8 12 Intensidad 230 240 Vel. 0.6 1

Opciones: Quitar bandera de Aleatorizar corridas

OK




Paso 2. Introducir los datos en el diseño:


StdOrder

Caudal

Intensidad

Velocidad

Y

1

8

230

0.6

10

2

12

230

0.6

26.5

3

8

240

0.6

15

4

12

240

0.6

17.5

5

8

230

1

11.5

6

12

230

1

26

7

8

240

1

17.5

8

12

240

1

20



Paso 3. Analizar el diseño

Stat > DOE > Factorial > Analyze Factorial Design

Response Y

Graphs: Seleccionar Normal Pareto Alpha = 0.05

Residual for Plots Standardized

Seleccionar Normal Plot y Residuals vs Fits

Results Seleccionar todos los términos con >>
OK OK

Estadísticas > DOE > Factorial > Analizar Diseño Factorial

Respuesta Y

Gráficas: Seleccionar Normal Pareto Alfa = 0.05

Residuales para gráficas estandarizados

Seleccionar Gráfica Normal y Residuales vs Valores ajustados

Resultados Seleccionar todos los términos con >>
OK OK



Los resultados se muestran a continuación.
La ecuación del modelo se puede formar a partir de los siguientes coeficientes (solo los que son sigificativos):

Term Coef

Constant -893.750

Caudal 102.625

Intensidad 3.75000

Velocidad 186.250

Caudal*Intensidad -0.425000

Caudal*Velocidad -30.0000

Intensidad*Velocidad -0.750000

Caudal*Intensidad*Velocidad 0.125000
MODELO DEL PROCESO

Y = -893.750 + 102.625 Caudal - 0.425 Caudal*Intensidad






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