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IX. FASE DE MEJORA

Resumen

Dr. Primitivo Reyes Aguilar / enero 2009 www.icicm.com primitivo_reyes@yahoo.com 04455 52 17 49 12


Contenido


IX. FASE DE MEJORA 3

Introducción 3

A. MÉTODOS LEAN PARA LA MEJORA 7

1. LAS 5 S’s, ORGANIZACIÓN Y LIMPIEZA 7

Qué no son las 5Ss 11

Medición del impacto de las 5S’s 11

Implementación de las 5S´s 12

2. KANBAN - JALAR
20

3. POKA YOKEs – A PRUEBA DE ERROR 22

4. SMED – REDUCCIÓN DE PREPARACIÓN Y AJUSTES (SUR) 27

Ejemplo de SUR 29

5. FLUJO CONTINUO DE MANUFACTURA (CFM) 31

Takt Time 32

6. MANUFACTURA DE RESPUESTA RÁPIDA (QRM) 32

7. KAIZEN 33

Kaizen 33

Kaizen Blitz 34

8. TEORÍA DE RESTRICCIONES (TOC) 36

Tambor – Inventario de seguridad – Cuerda (drum – Buffer – Rope) 39

B. MÉTODOS ESTADÍSTICOS DE SEIS SIGMA 41

9. DISEÑO DE EXPERIMENTOS FACTORIALES 41

Perspectiva histórica 41

Introducción 41

Aplicaciones del DOE 42

Definición de DOE 43

Pasos del DOE 43

Lista de verificación típica del DOE 44

Claves para Experimentar con Éxito 44

Pasos para Diseñar y Realizar un Diseño de Experimentos 45

Selección y escala de variables del proceso 46

Objetivos experimentales: 46

Método iterativo del DOE 51

Supuestos experimentales 51

Comportamiento de los residuos 51

Definición de términos de DOE 52

Resolución de los diseños experimentales 62

Otros diseños experimentales: 62

Experimentos de 3 factores y 3 niveles 65

Planes de bloques aleatorizados 65

Diseño de cuadrado latino 66

Diseño de cuadrado greco - latino 67

Diseño de cuadrado hiper - greco - latino 68

Diseños de Plackett - Burman 68

Ejemplo de Diseño factorial fraccional 69

70

71

Implementado y validando soluciones 72

Re – análisis del sistema de medición 73

Análisis de mejoras en el DOE 74

10. DISEÑOS DE EXPERIMENTOS DE TAGUCHI 77

Robustes del diseño 77

Factores de señal 78

Factores de ruido 78

Relación Señal a Ruido 78

Arreglos Ortogonales y las Gráficas Lineales. 79

Ejemplo L8 80

Arreglos con Interacciones. 88

Pasos del Método Taguchi 92

11. DISEÑOS DE EXPERIMENTOS DE MEZCLAS 94

Ejemplo de Diseño Simplex 97

12. DISEÑOS DE EXPERIMENTOS DE SUPERFICIE DE RESPUESTA 99

Método Simplex para la trayectoria de ascenso rápido 100

Superficies de respuesta 101

Tipos de diseños central compuesto 101

Diseño de Box Behnken 107

Selección de un diseño de superficie de respuesta 107

13. OPERACIONES EVOLUTIVAS - EVOP 108


IX. FASE DE MEJORA




Introducción


Propósito:

Desarrollar, probar e implementar soluciones que atiendan a las causas raíz

Salidas

Acciones planeadas y probadas que eliminen o reduzcan el impacto de las causas raíz identificadas.




En la fase de Análisis identificamos las causas de variación. En esta fase se utilizan una serie de métodos Lean enfocados a establecer mejoras relacionadas con la reducción de tiempos de proceso o tiempos de ciclo y muda, así como métodos de diseño de experimentos (DOE) para seleccionar las causas que más afectan a los CTQs e investigar estas causas para conocer el comportamiento del proceso. El método de DOE consiste en realizar cambios en los niveles de operación de los factores (X’s) para obtener los mejores resultados en la respuesta "Y". Esta información es de gran ayuda para la optimización y mejora de procesos.

Comparaciones de la situación antes y después para identificar la dimensión de la mejora, comparar los resultados planeados (meta) contra lo alcanzado

Objetivos:


  • Aplicar herramientas de mejora Lean

  • Conducir el diseño de experimentos para la optimización de procesos.

  • Obtener las mejoras del proceso en el proyecto.


Herramientas:


No

Herramienta

Para que es usada.

1

A

8

Métodos Lean

Para mantener una operación suave y esbelta y reducir el Muda y tiempos de ciclo o tiempos de respuesta se utilizan los métodos Lean: las 5S’s, Kanban, Poka-Yokes, SMED (SUR) – reducción de tiempos de preparación, CFM - mejora del flujo, QRM - métodos de manufactura de respuesta rápida, Kaizen y Teoría de Restricciones


9

Diseño de experimentos factoriales

Los experimentos factoriales son utilizados cuando se involucran varios factores de interés en un experimento. En cada replica se utilizan cada uno de los factores que se están investigando.


10

DOE Taguchi

Es utilizado cuando el número de factores es demasiado grande ya que el número de combinaciones e interacciones aumenta, y en ocasiones sería casi imposible realizar un diseño aunque se utilice un diseño fraccional; en este caso es más sencillo realizar la metodología que propone Taguchi


11

Diseño de experimentos de mezclas

Se utiliza en los procesos químicos donde se trata de minimizar o maximizar una variable de respuesta, con los factores representados por ingredientes que se mezclan en diferentes proporciones hasta encontrar la combinación que proporcione la respuesta deseada

12

Diseño de experimentos de superficie de respuesta (RSM)

La metodología de superficie de respuesta o RSM es una colección de técnicas Matemáticas y Estadísticas, utilizadas para modelar y analizar problemas en los cuales la Respuesta de interés es influenciada por varias variables, siendo el objetivo optimizar dicha Respuesta


13

Operaciones evolutivas (EVOP)

Permite experimentar directamente con la producción sin afectarla, siempre haciendo pequeños cambios dentro las especificaciones y observando la dirección de mejora, para establecer los mejores ajustes


Etapas de la fase de mejora:


  1. Mostrar las causas potenciales y caracterización de X´s:


En la fase de análisis se encontraron los pocos vitales X’s, en esta fase se determinan aquellos que específicamente afectan al proceso. Esto se lleva a cabo a través de datos históricos, conocimiento y discusiones. En base a lo anterior también se desechan las variables que no son utilizadas. Una opción para realizar esta actividad es mediante el uso del diagrama de Ishikawa
Los pocos vitales son elementos críticos o factores, nombrados en tipo, clase, o en cantidad
Los cambios en los parámetros de operación referentes a las X´s pueden ser puestos en niveles múltiples, para estudiar cómo afectan la respuesta en el proceso “Y”
DOE es un método para probar la significancia, o sea que tanto afectan cada uno de los factores a la variable de respuesta. Y para determinar la interacción entre dichos factores.

Consideraciones:


  • DOE sirve para identificar los pocos vitales de los CTQ´s

  • Se utiliza la optimización para determinar los niveles más apropiados de los pocos vitales.

  • Sirve para comparar el resultado experimental contra el proceso actual




  1. Descubrir las relaciones entre variables y proponer una solución:


Una vez determinados los factores con mayor significancia, o sea aquellos que afectan más al proceso, interesa proponer los niveles óptimos para cada factor.

Para poder hacerlo se genera la función de transferencia, mediante análisis de regresión, simple o múltiple. Al realizarlo se tendrá una solución que permitirá alcanzar el objetivo de optimización del proceso.
Para conducir un diseño de experimentos se debe tomar en cuenta los puntos siguientes:


  • Contar con el presupuesto para la experimentación.

  • Disponibilidad de personal.

  • Disponibilidad del tiempo para las pruebas.

  • Otros recursos


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