Resultado Del Aprendizaje Unidad - 6

Universidad Tecnológica De Ciudad Juárez Administración De La Calidad

Unidad 6 Resultado De Aprendizaje Profesora Lujan Luna María Guadalupe Vargas García Ana Cristina Domínguez Cruz Génesis Lizeth Solís Contreras Anayeli PIM43

6 de diciembre de 2021

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Objetivo De manera general seis sigma es una metodología cuyo objetivo es mejorar los procesos, con el propósito de incrementar la rentabilidad y productividad de estos, además de hacer uso de herramientas estadísticas, de la cuales serán necesarias para la resolución del caso planteado. Además de que el objetivo educativo de este, es aprender a cómo funciona y se implementa la metodóloga seis sigma, con ayuda de la resolución del caso del libro de Control Estadístico De La Calidad Y Seis Sigma.

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Marco Teórico. La metodología Seis Sigma tiene una aplicación cada día mayor en la industria y en cualquier otro campo. Esta metodología que a su vez es una filosofía administrativa comenzó en Motorola y debido a su eficacia ha trascendido a lo largo del mundo por diferentes compañías e industrias. Seis Sigma es un término estadístico de calidad que se refiere a la cantidad de 3.4 defectos por millón de oportunidades, también es una métrica y una meta. La mayoría de las empresas opera bajo un nivel mucho mas bajo de calidad, por lo general entre 2 y 3 sigmas lo que significa entre 66 000 y 300 000 defectos por millón, por lo que es importante para cualquier empresa subir estos niveles para lograr una ventaja en el mercado y para esto puede utilizarse la metodología Seis Sigma. Seis Sigma es una metodología basada en proyectos y en equipos de trabajo, es decir, el equipo de personas encargadas actúa sobre un proyecto utilizando DMAIC sobre un problema de rendimiento especifico. Para lograr resolver estos problemas el equipo se debe basar en ciertas técnicas y herramientas características de Seis Sigma que ayudaran en cada fase del ciclo y en conjunto ir desarrollando el proyecto. A continuación, se presentan las fases: Definir: se procede a definir el proceso o los procesos, que serán objeto de evaluación por parte de la dirección de la empresa. También se define el equipo de trabajo que realizará el proyecto. Finalmente, se definen los objetivos de mejora. Medir: es importante entender el estado actual del problema o defecto por el que atraviesa el proceso objeto de mejora. Cada parte del proceso es clasificada y evaluada, identificándose las variables relacionadas con el mismo y se procede a medirlas.

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Analizar: se analizan e interpretan los resultados de la medición, contrastando la situación actual con el historial del proceso. Es aquí donde podemos averiguar las causas del problema. Mejorar: se realizan las acciones que se consideren necesarias para mejorar el proceso. Control: se aplican las medidas necesarias que garanticen la eficacia y continuidad del proceso, el mismo que será adecuado a los nuevos objetivos.

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Palabras Clave. Seis Sigma: Six Sigma es una técnica o metodología de gestión y organización empresarial aplicable a empresas de cualquier ámbito. Su objetivo es reducir los fallos o defectos de los productos a un nivel prácticamente nulo. Manufactura esbelta: es un modelo de gestión enfocado a la creación de flujo en la producción para poder entregar el máximo valor para los clientes, utilizando para ello los mínimos recursos necesarios y evitando desperdicios. Esta metodología de mejora de la eficiencia en la manufactura fue concebida en Japón por Taiichi Ohno, director y consultor de la empresa Toyota. Calidad: es el cumplimiento de todos y cada uno de los requerimientos del cliente.

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DESARROLLO - Caso de Estudio Capitulo 16

1. ¿Cuál es el papel del champion en la selección de un proyecto Seis Sigma y cuál es su papel en el desarrollo del proyecto? El modelo de asiento era uno de los productos líderes de la empresa. Por ello, era prioritario generar un proyecto para alcanzar un proceso Seis Sigma, a fin de disminuir los costos de inspección y garantizar la satisfacción y lealtad de los clientes. Se designó como líder del proyecto a un black belt, quien conformó su equipo de apoyo en coordinación con el champion y el propietario del proceso 2. ¿Cuáles fueron las métricas del proyecto? 

Gráfico cronológico



Histograma Diagrama de dispersión y correlación lineal



Diagrama de caja y bigotes.



Diagrama causa efecto.



Diagrama de Pareto.



Diagrama de Ishikawa.

3. ¿Cuál fue la línea base para Y1? Y1: Esfuerzo para levantar el descansabrazo. (Esfuerzo hacia arriba) Realizar un estudio de repetitividad y reproducibilidad además de validar el sistema haciendo un estudio de capacidad y estabilidad para así ver el desempeño de cada variable. 4. Al validar el sistema de medición de Y1 se tuvieron problemas de reproducibilidad, y por ello se desarrolló un programa de entrenamiento a los inspectores que estaban haciendo las mediciones de Y1. Analice con detalle los resultados del segundo estudio R&R realizado después de este programa de entrenamiento y que se encuentra en la tabla 16.4. Se observó que, de los 20 puntos, 6 estaban fuera del rango, Por lo tanto, sólo considerando los puntos fuera, nos da a: 6/20 x 100= 30% Que es demasiado

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grande, por lo que el proceso inestable. Además, la variación de corto plazo se obtiene a partir del rango medio, y a pesar de esto el proyecto aún puede funcionar. 5. Explique cómo se obtuvo la capacidad de corto y largo plazos tanto al establecer la línea base como al evaluar las mejoras. Los datos se encuentran en las tablas 16.5 y 16.8 Se obtiene calculando la desviación estándar. 6. Al definir el proyecto los PPM eran de 8 200; sin embargo, después de validar (mejorar) el sistema de medición, los PPM establecidos como línea base durante la etapa de medición fue de 7 470. ¿Por qué ocurrió esta disminución? Se monitorearon los equipos y el ensamble de producto, se implementaron mejoras a los equipos, además de capacitar a los trabajadores y se implementó el sistema jidoka para realizar paro al proceso cuando ocurra una desviación. 7. Explique cómo se identificaron las X potenciales en el proyecto. En el caso del proyecto que nos ocupa, partiendo de los estudios de la fase anterior, las causas potenciales se generaron mediante lluvia de ideas y se organizaron en el diagrama causa-efecto, donde se despliegan los factores que podrían estar influyendo en los esfuerzos para subir y bajar el descansabrazo. 8. ¿Cómo se encontraron las X vitales? 

X1: Tipo de asiento (del conductor y del pasajero).



X2: Tipo de material utilizado (piel o tela).



X3: Tipo de espuma (tipo A y tipo B).



X4: ILD o firmeza de la espuma (395.5 y 455.5 N).



X5: Dimensión de la costura (6 y 10 mm).



X6: Posición de la costura (izquierda o derecha).



X7: Número de rondanas (2 o 3).



X8: Torque (25 o 29 N).

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9. Estudie con detalle los datos obtenidos para validar el impacto de las mejoras (tabla 16.8). Se logró cumplir con los objetivos planteados en el proyecto. Este nuevo nivel de desempeño generó ahorros directos que corresponden al costo de reprocesar descansabrazos fuera de especificaciones y a los sueldos de los dos inspectores de tiempo completo, mismos que fueron reubicados en operaciones que agregan valor al producto. Además, se logró una ligera reducción en el tiempo de ciclo. 10. ¿Qué medidas de control se implementaron? particular, se implementaron medidas tipo poka-yoke, Además se modificaron los procedimientos de trabajo correspondientes. En cuanto a los cambios relacionados con el monitoreo del proceso, también se implementaron cartas de control de medias y rangos, basadas en dos muestras de tamaño cuatro por día, para monitorear el comportamiento del esfuerzo. En la figura 16.9 se muestran las cartas X-R para la variable Y1, obtenida a partir de los datos de la tabla 16.8

11. Analice mediante una carta de control X– -R los datos de la tabla 16.8.

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12. Proyecto Seis Sigma. En Báez y colaboradores (2010) se presentan los aspectos principales de un proyecto Seis Sigma, que es complementado por Rivera (2012) con algunos datos adicionales. A continuación, se presentan los aspectos más relevantes de lo hecho con énfasis en las técnicas utilizadas. Se pide al lector pueda reproducir los análisis del proyecto.

Fase Definir a) En el ensamble (soldado) de diodos emisores de luz (LED, por sus siglas en inglés) en tarjetas de circuito impreso (PCB) se tienen diferentes problemas o defectos, entre los que destacan: coplanaridad, falta de resistencia, exceso de epóxy, apariencia del lente y otros. Para evaluar cuáles de estos defectos son más frecuentes se aplicó un análisis de Pareto en una línea de producción, los resultados se muestran en seguida. Haga un análisis de Pareto de primer nivel para los defectos.

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Interpretar los resultados: En este caso el 39.6% de los defectos son de coplanaridad y el 29.9% son errores de falta de resistencia. El porcentaje acumulado de coplanaridad y errores de falta de resistencia es de 69.5%. Por lo tanto, la mayor mejora a todo el proceso se podría lograr resolviendo los problemas de coplanaridad y falta de resistencia. b) Mediante el proyecto Seis Sigma en cuestión se aborda el segundo defecto del ensamble de las LED. Es decir, la falta de resistencia, que se mide mediante la prueba del jalón, en la cual se utiliza un instrumento en el que se coloca la pieza para ser destruida por medio de una cuña que mide la presión utilizada para desprender el LED de la carcasa. La resistencia mínima es de 5 libras; cuando no se cumple con esto se pueden dar un desprendimiento del LED. De acuerdo a una evaluación preliminar se tiene que el Cpi para la resistencia es de 0.56; y se proponen como meta subirlo a 1.45; con lo cual se estima una reducción de costos, sólo por eliminación de desperdicio, del orden de 100 mil dólares estadounidenses anuales. Con los elementos previos realice el marco para el proyecto, trasladando la línea base y la meta a número de sigmas.

Nivel sigma del proceso actual

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El Nivel Z suele utilizarse para estimar la capacidad sigma de un proceso. Sin embargo, el método exacto empleado podría ser diferente dependiendo de las prácticas de la industria o las normas de la empresa. Algunos profesionales indican que la capacidad sigma es el valor de Nivel Z a corto plazo bajo la capacidad potencial (corto plazo), que utiliza la desviación estándar dentro de los subgrupos. Otros profesionales definen la capacidad sigma como 1.5 más el valor de Nivel Z a largo plazo en la capacidad general, que utiliza la desviación estándar general del proceso. (Por ejemplo, si el Nivel Z bajo la capacidad general es 4, la capacidad sigma es 4 + 1.5 = 5.5.) Por lo tanto, cuando desee indicar la capacidad sigma, debería confirmar las directrices específicas que se utilizan en la empresa o la industria. Usando los valores de Nivel Z, usted puede determinar otras medidas de capacidad para el proceso. Esta tabla muestra la relación entre los valores de nivel Z y otras medidas de capacidad.

Nivel Z Capacidad sigma PPM defectuoso

1

2.5 σ

158,655

2

3.5 σ

22,750

3

4.5 σ

1,350

4

5.5 σ

32

4.5

6.0 σ

3.4

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Fase Medir c) Una actividad clave en la fase de medir fue analizar la calidad del sistema de medición de la resistencia, para ellos se realizó un estudio de Repetibilidad y Reproducibilidad con dos operadores, diez partes y dos ensayos cada uno. Los datos se muestran en la tabla 16.9. Haga un análisis completo de estos datos y obtenga conclusiones.

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Estudio R&R del sistema de medición - método ANOVA Tabla ANOVA de dos factores con interacción Fuente

GL

SC

MC

F

P

Parte

9

154.836

17.2041

*

*

Operador

1

0.000

0.0000

*

*

Parte * Operador

9

0.000

0.0000

0

1.000

Repetibilidad

20

5.235

0.2618

Total

39

160.072

α para eliminar el término de interacción = 0.05

Tabla ANOVA dos factores sin interacción Fuente

GL

SC

MC

F

P

Parte

9

154.836

17.2041

95.2988

0.000

Operador

1

0.000

0.0000

0.0000

1.000

Repetibilidad

29

5.235

0.1805

Total

39

160.072

R&R del sistema de medición Componentes de la varianza CompVar

%Contribución (de CompVar)

Gage R&R total

0.18053

4.07

Repetibilidad

0.18053

4.07

Reproducibilidad

0.00000

0.00

Operador

0.00000

0.00

Parte a parte

4.25588

95.93

Variación total

4.43641

100.00

Fuente

Evaluación del sistema de medición Desv.Est. (DE)

Var. estudio (6 × DE)

%Var. estudio (%VE)

Gage R&R total

0.42489

2.5493

20.17

Repetibilidad

0.42489

2.5493

20.17

Reproducibilidad

0.00000

0.0000

0.00

Operador

0.00000

0.0000

0.00

Parte a parte

2.06298

12.3779

97.94

12.6377

100.00

Fuente

Variación total 2.10628 Número de categorías distintas = 6

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R&R del sistema de medición para Medición

Análisis de resultados: Este estudio de repetitividad y reproducibilidad mostró que el sistema de medición representa el 4.07%(se muestra en tabla R&R del sistema de medición Componentes de la varianza), Lo que implica que es aceptable, además de que el número de categorías distintas fue de 6(indicado en la tabla de evaluación del sistema de medición), siendo 5 el mínimo recomendado.

d) Dados los buenos resultados del sistema de medición, para tener una mejor comprensión del desempeño del proceso se llevó a cabo un estudio de capacidad, recabando 25 muestras de tamaño 4 cada una, durante 5 días en diferentes turnos; los datos se muestran en la tabla 16.10. Haga un análisis completo de estos datos, incluyendo normalidad, capacidad y estabilidad, y establezca con claridad la línea base.

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Análisis de resultados: La información obtenida y el análisis efectuado con Minitab 18, se observa en el análisis de capacidad del proceso de resistencias, que se puede apreciar mediante las cartas de control y R que el proceso es estable a través del tiempo, asimismo mediante el histograma y la prueba Anderson Darling (AD) se puede apreciar que los datos siguen una distribución normal, sin embargo el índice de capacidad Cpk=0.51 lo cual es demasiado bajo considerando que la característica de calidad es considerada crítica, por lo que es necesario mejorar éste proceso. Cabe aclarar que el índice de capacidad no se puede calcular dado que la característica de calidad solo tiene límite de especificación inferior que es 5.

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Fase Analizar

e) Para identificar los problemas de la baja resistencia con la cual son adheridos los diodos, se realizó un diagrama de Ishikawa mediante una lluvia de ideas del equipo del proyecto. El resultado se muestra en la fi gura 16.10. De este diagrama, para cada una de las 6M elija la causa que comprenda mejor, y explique brevemente cómo cree que tal causa actúa sobre la baja resistencia con la que son soldados algunos de los diodos. Mediante un análisis más a fondo con las posibles causas y con algunas corridas de prueba se plantea que las variables para considerar en un estudio experimental son:

Análisis de las 6 M´S 1.-MEDICIÓN (variación en las lecturas) La única manera de determinar el valor de una característica de calidad dimensiones, dureza, peso-es mediante alguna forma de medición. El instrumento de medición y aquellos que lo usan conforman el equipo de medición. Si este equipo fuera perfecto, sería posible determinar directamente la variabilidad de los valores verdaderos de la característica de calidad medida. En realidad, la variabilidad de los

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valores observados refleja tanto el error de medición como la variación en la característica que se mide. 2.-MATERIALLES (inestabilidad térmica del époxico) Las resinas epóxicas son polímeros que se forman a partir de la unión de cadenas que tienen un anillo de tres miembros C-O-C conocido como “anillo epoxi”. Se unen durante la polimerización, mediante reacciones de condensación (en presencia de hidróxido de sodio) entre la epiclorhidrina (1-clor-2,3-epoxi-propano) y el bisfenol A [2,2- bis(4'-hidroxifenil) propano], el cual es obtenido a partir del fenol y la acetona. El resultado de esta reacción es un polímero de cadena larga con anillos epoxi en sus extremos. Este material es muy versátil, pues permite que se le agreguen aditivos o refuerzos tales como: cargas minerales, pigmentos diluyentes y flexibilizadores para mejorar sus propiedades y bajar sus costos. El material resultante es un material compuesto que permite que el material adquiera algunas de las propiedades del refuerzo que se empleó en él (Odian, 2004) 3.-MANO DE OBRA (capacitación) En ausencia de capacitación, los empleados deben estar seguros de lo que se espera de ellos y podría terminar haciendo sus tareas de manera ineficiente. Los malentendidos pueden sobrevenir porque los empleados no son claros acerca de los requisitos. Con la confusión viene la frustración ya que los empleados están cada vez más inciertos sobre su papel en la empresa. Y con la frustración viene el conflicto ya que los empleados pueden discutir entre sí o desafiar la gestión debido a una capacitación inadecuada. 4.-MEDIO AMBIENTE (Ventilación) Los ventiladores que se encuentran en el área de trabajo se consideran un factor que afecta al proceso, por argumentar que el viento enfría el horno provocando que las piezas no curen correctamente. Para comprobar su influencia se estudian a dos niveles: encendidos y apagados

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5.-MÉTODO (temperatura del horno) La temperatura no adecuada del horno puede provocar que las piezas no ocurren correctamente. 6.- MAQUINARIA (Mantenimiento del dispensador) Uno de los factores más frecuentes en accidentes industriales es la falla de equipos por la ausencia total de procedimientos -o suficientemente efectivos- de mantenimiento de equipos. Cuando se habla de Mantenimiento Correctivo es aquel que también se conoce como “Mantenimiento Reactivo”, que acontece luego que se presentan fallas que obligan a restituir la capacidad operativa de la maquinaria o equipo. Toma lugar mayoritariamente en las empresas que carecen de sistemas de gestión, que viven el principio “úsese hasta que se dañe”. Si no hay fallas de equipo, no hay mantenimiento, así de sencillo. Las graves consecuencias son obvias, se tendrá que parar la producción hasta que se consiga el repuesto o el equipo que tenga que reemplazarse. En las industrias de alta confiabilidad operativa, este tipo de mantenimiento es impensable, puesto que las consecuencias serían desastrosas, por la imposibilidad de efectuar paradas no previstas. Descripción De Variables A Analizar

Cantidad de epóxico. Se probó a cuatro niveles, 100, 75, 50 y 25 % de aplicación y se eligió de esta manera porque había interés en conocer si con menos del 100% de aplicación el producto alcanzaría la resistencia necesaria.

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Presión de aplicación. Este factor se evaluó a dos niveles, el primer nivel es el que normalmente se trabaja, rango de 30-40 psi, y el segundo nivel 50-60 psi, ya que previamente se estudió arrojando buenos resultados. Ajuste de altura. El dado ajustador que sostiene al dispensador del epóxico puede ajustarse a dos niveles de altura preestablecidos. Para finalidad del experimento, el primer nivel es ajuste alto (utilizado normalmente) y el segundo nivel es ajuste bajo, en este nivel las agujas de dispensador quedan más cerca del molde. Ventiladores. Los ventiladores que se encuentran en el área de trabajo se consideran un factor que afecta al proceso, por argumentar que el viento enfría el horno provocando que las piezas no curen correctamente. Para comprobar su influencia se estudian a dos niveles: encendidos y apagados. Escalera. Por escalera se entiende las temperaturas a que se encuentran las cinco fases por las que pasa el producto dentro del horno. Para efectos del experimento, en el primer nivel se considera la escalera que se utiliza normalmente en el proceso, y como segundo nivel se incrementa la temperatura 15o C en cada fase, por considerar que temperaturas más altas darían mejor resultado, cabe mencionar que el aumento se consideró según la experiencia del personal involucrado y algunas pruebas preliminares, ya que existe el riesgo de quemar el epóxico por un inadecuado incremento de temperaturas. Vida del epóxico. Se conoce como tiempo máximo de exposición de la resina epóxica a temperatura ambiente recomendado por el proveedor para asegurar en éste las características apropiadas para ser usado en el proceso estudiado. Durante sus cuatro horas de vida útil, la resina sufrirá pequeños cambios en su temperatura, lo que traerá como consecuencia incremento de viscosidad, provocando que las agujas del dispensador se tapen, depositando diferentes cantidades de resina entre productos, lo que representaría diferencias en la resistencia de los productos a la prueba de jalón. Desgaste del molde. El estado de los moldes de ensamble del LED es un factor importante ya que puede afectar en la resistencia final, por lo que se deberá fijar un

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proceso que sea mínimamente afectado por el desgaste del molde durante su vida útil. El experimento se corrió en dos moldes con tapa, seleccionando uno nuevo y otro con nivel considerable de desgaste. Diferencia entre cavidades. Otro factor considerado en el experimento es la diferencia que existe entre las cavidades de un mismo molde. Se integra al experimento, por considerar que pudiera afectar los resultados en la resistencia a la prueba de jalón. Después de pruebas previas, mediante análisis de varianza, se determinó que para fines del experimento se utilizarán las cavidades 3 y 12. La vida del epóxico, el desgaste de los moldes y la diferencia entre cavidades se consideran como factores de ruido, ya que resulta impráctico o antieconómico controlarlos, pero de alguna manera pueden influir en resistencia del producto, por lo que se debe encontrar la condición de operación del proceso que sea mínimamente afectada por dichos factores.

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Fase Mejorar Para encontrar y validad las causas principales se decide hacer un estudio experimental de tipo robusto o Taguchi (vea Gutiérrez y de la Vara, 2012). Para esto los factores o variables se dividen en factores de ruido y de control, con sus respectivos niveles en los que se probarán, vea la tabla 16.11. Para estudiar estos factores se requirió de dos arreglos ortogonales, un L8 para el arreglo interno y un L4 para el arreglo externo. Para hacer este experimento se realizó una modificación al arreglo interno para satisfacer los requerimientos del experimento, ya que el factor de llenado del epóxico se probará a 4 niveles. Para los factores de ruido fue necesario implementar un arreglo ortogonal L4, que permite estudiar de 3 factores a 2 niveles. En la tabla 16.12 se muestra la matriz de diseño, los datos obtenidos, así como el promedio y la razón señal ruido.

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El siguiente paso del experimento consiste en analizar los datos obtenidos en las corridas, con la finalidad de evaluar cuales son los factores que afectan la variación de los datos, y los niveles a los que deberán ser fijados. La variación es evaluada respecto a la media de los datos y al estadístico señal a ruido, el cual mide el desempeño de la robustez en cada combinación de los factores de control.

Análisis de Taguchi: R1, R2, R3, R4 vs. A, B, C, D, E Tabla de respuesta para relaciones de señal a ruido Más grande es mejor Nivel

A

B

C

D

E

1

21.740

13.545

12.904

14.799

15.139

2

19.739

16.329

16.970

15.075

14.734

3

22.213

4

-3.946

Delta

26.159

2.784

4.066

0.276

0.405

1

3

2

5

4

Clasificar

Tabla de respuesta para medias Nivel

A

B

C

D

E

1

14.913

8.718

8.804

10.769

10.225

2

12.177

12.633

12.547

10.581

11.126

3

13.979

4

1.633 13.280

3.914

3.743

0.188

0.901

1

2

3

5

4

Delta Clasificar

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Gráfica de efectos principales para Medias Gráfica de efectos principales para Relaciones SN

Análisis de resultados: Las gráficas factoriales anteriores nos muestran la variable de respuesta natural y para la razón señal a ruido respectivamente. Del análisis de estas gráficas, se deduce como la mejor combinación de los factores de control: A3 B2 C2 para la razón señal a ruido y A1 B2 C2 para los promedios. La pendiente casi

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nula para los factores D y E sugiere que el efecto de estas variables no repercute en el proceso. Se realizó el análisis de varianza (ANOVA) para verificar estadísticamente el efecto de los factores tanto en la razón señal a ruido, como en la resistencia promedio.

Análisis de modelo lineal: Relaciones SN vs. A, B, C, D, E Coeficientes de modelos estimados para Relaciones SN Término Constante

Coef 14.9367

A1

6.8035

A2

4.8022

A3

7.2768

B1

-1.3919

C1

-2.0329

D1

-0.1379

E1

0.2025

Resumen del modelo S

R-cuad.

R-cuad. (ajustado)

*

100.00%

*

Análisis de Varianza de Relaciones SN Fuente

GL

SC Sec.

SC Ajust.

MC Ajust.

F

P

A

3

957.69

957.692

319.231

*

*

B

1

15.50

15.498

15.498

*

*

C

1

33.06

33.063

33.063

*

*

D

1

0.15

0.152

0.152

*

*

E

1

0.33

0.328

0.328

*

*

Error residual

0

*

*

*

Total

7

1006.73

Se concluye que las variables D y E no son significativas, por lo que se agrupan al error.

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f) Investigar cuál es la idea general de los diseños robustos. Herramienta creada por Genichi Taguchi, que implica diseñar un producto que sobrepase las expectativas del cliente en sus caracteristicas mas importantes y ahorrar dinero en las que al cliente no le interesan. Implica diseñar un proceso de produccion capaz de fabricar el producto en todos su rango de variacion normal, dentro de las especificaciones del proceso. Taguchi establece que es mas barato trabajar en el rediseño de los productos y sus procesos de fabricacion, que en el control de calidad de los mismos, porque las acciones de mejora de calidad son mas económicas, en cuanto mas cercanas esten a la etapa de diseño. En el diseño robusto de un producto se minimiza su posibilidad de errores, buscando que tenga minima variacion en las caracteristicas de calidad importantes para el cliente y en consecuencia se minimiza el costo de calidad. Estas perdidas incluyen no solo los costos de calidad de la compañia que inciden en elevar su precio, sino tambien los costos ocasionados a cualquier persona que se ve afectada por la calidad del producto. g) Averiguar qué es la señal ruido e indique cómo se calculó la que se reporta en la tabla 16.12. La relación señal/ruido o S/R (en inglés signal-to-noise ratio, abreviado SNR o S/N) se define como la proporción existente entre la potencia de la señal que se transmite y

la

potencia

del

ruido

que

la

corrompe.

Este

margen

es

medido

en decibelios. Rango dinámico y relación señal/ruido para referirse a este margen que hay entre el ruido de fondo y nivel de referencia, pueden utilizarse como sinónimos. No ocurre lo mismo, cuando el rango dinámico indica la distancia entre el nivel de pico y el ruido de fondo. Que en las especificaciones técnicas de un equipo aparezca la relación señal/ruido indicada en decibelios no significa nada si no va acompañado por los puntos de referencia utilizados y las ponderaciones.

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Para indicar correctamente el margen dinámico, la medida en dB debe ir acompañada por: 

la curva de ponderación.



el nivel de referencia.

Proceso para calcular señal ruido Primero hay que tomar en cuenta la relación de señal a ruido que queremos analizar, en este caso se selecciona (Más grande es mejor) en donde nos dice la fórmula que se aplicara para sacar cada uno de los valores en donde Más grande es mejor La relación de señal a ruido (S/N) se calcula para cada combinación de niveles de factores. La fórmula para la relación S/N más grande es mejor utilizando logaritmo base 10 es: S/N = −10*log(Σ(1/Y2)/n) donde Y = respuestas para la combinación de niveles de factores dada y n = número de respuestas en la combinación de niveles de factores.

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h) Pidiendo asesoría si es necesario, haga un análisis completo de los resultados experimentales, y obtenga conclusiones en cuanto a cuáles son las condiciones en las que se minimiza la variabilidad y se maximiza la resistencia media. Conclusión: Realizando los distintos análisis anteriormente presentados se obtuvo como resultado que los factores que afectan con mayor fuerza

son: cantidad de

epóxico, presión de aplicación y altura del dado, por lo que es importante que éstos se fijen a sus mejores niveles, los factores D y E resultaron no significativos como se muestran en las gráficas anteriores por lo que se deben trabajar como normalmente se realiza. Debido a que estos factores presentan sumas de cuadrados pequeñas son agrupados al error aleatorio, lo cual permite realizar un análisis de varianza para la razón señal a ruido en el que se pueda tener una estimación del error. Mediante el análisis de varianza y con el apoyo de las gráficas factoriales se obtienen los factores significativos a sus mejores niveles, quedando de la siguiente manera: A1) Cantidad de epóxico:100% B2) Presión de aplicación: 50–60 psi C2) Ajuste de altura: baja.

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Fase Controlar La conclusión de la fase anterior es que las condiciones óptimas en las que se debe operar el proceso, considerando sólo las variables de control significativas, son A1) cantidad de epóxico:100%; B2) presión de aplicación: 50-60 psi; C2) Ajuste de altura: baja. Se procede a cambiar las condiciones de operación conforme a esto, y se recolectan 25 muestras de tamaño 4 durante 5 días de operación en los diferentes turnos, los datos obtenidos en la tabla 16.13.

i) Analizar con detalles los datos obtenidos con las soluciones propuestas (normalidad y capacidad del proceso).

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Para confirmar el análisis del proceso analizado se realizará una corrida de confirmación (Sacada de un problema de internet, puesto que no contamos con los medios para realizarla en las instalaciones del ITL). Esta corrida consistió en tomar las piezas de un molde con cada uno de los ajustes (inicial y propuesto), teniendo un total de 25 muestras con cada uno, los datos se muestran a continuación.

AJUSTE PROPUESTO

AJUSTE INICIAL

Posición en el molde Orden Resistencia

Posición en el molde

orden Resistencia

Diferencia

1

2

21.25

1

1

15.72

5.53

2

2

21.6

2

1

10.25

11.35

3

1

18.57

3

2

9.36

9.21

4

2

15.67

4

1

10.82

4.85

5

2

16.96

5

1

8.77

8.19

6

1

19.72

6

2

10.82

8.9

7

2

24.11

7

1

8.77

15.34

8

2

17.24

8

1

9.24

8

9

2

14.81

9

1

7.99

6.82

10

2

12.36

10

1

6.42

5.94

11

2

20.47

11

1

8.66

11.81

12

1

15.89

12

2

8.07

7.82

13

1

17.18

13

2

8.87

8.31

14

1

14.9

14

2

7.53

7.37

15

1

18.91

15

2

11.96

6.95

16

2

18.04

16

1

8.2

9.84

17

1

13.45

17

2

8.07

5.38

18

2

16.49

18

1

11.25

5.24

19

2

17.88

19

1

10.32

7.56

20

1

16.59

20

2

14.69

1.9

21

1

15.26

21

2

13.19

2.07

22

2

16.28

22

1

9.35

6.93

23

1

13.25

23

2

16.32

-3.07

24

2

15.74

24

1

13.03

2.71

25

1

20.26

25

2

8.64

11.62

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j) Evaluar con claridad el impacto de las soluciones propuestas comparando la línea base con los resultados obtenidos. ¿Se cumplió el objetivo del proyecto? Para evaluar el impacto que pudiera tener el proceso, se realizó una comparación de las medias y de la desviación en la que se obtiene que la media de la resistencia del ajuste propuesto es mejor estadísticamente, la diferencia de medias se encuentra, con un 95% de confianza.

Ajuste factor

de N

MEDIA

DES.ESTANDAR

PROPUESTO 25

17.3152

2.823870158

INICIAL

10.2524

2.600800005

7.0628

3.755371176

25

DIFERENCIA 25

También se comprobó que las diferencias siguen una distribución normal, para lo cual se llevó a cabo la prueba Anderson Darling con minitab 18 ,la cual se obtuvo un P-Value de 0.358 por lo cual no se rechaza la hipótesis de normalidad de los datos.

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k) Analizar la estabilidad del proceso mediante una carta de control X-R.

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l) Indicar de manera general el tipo de cosas que habría que hacer para garantizar que el nivel de mejoras logradas se mantenga.

El gran reto de la metodología Seis Sigma quizás no sea la mejora de los procesos, sino mantener los resultados óptimos durante su operación cotidiana. Esto requiere de: 

La estandarización de los métodos de trabajo



de un monitoreo y control de forma continua de las operaciones



Gratificación a los trabajadores por medio de incentivos que aumenten la motivación del mismo.

En este caso creemos que, para lograr este fin, una vez validada la mejora se tendría que

cambiar las condiciones de operación de este proceso de ensamble

de diodos emisores de luz conforme a las condiciones óptimas encontradas en la fase anterior del proyecto, y a la construcción de cartas de control, para que los operadores puedan tomar acciones preventivas antes de que estos parámetros evaluados empiecen a salirse de control con la consecuente pérdida de calidad.

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Conclusión Seis sigma, es una metodología que brinda resultados a largo plazo, por lo cual no constituye solo en una parte en mejores resultado, sino por sobre todas las cosas, un cambio en la mentalidad de cada uno de los integrantes de la empresa, consiguiendo así una cultura de trabajo para la calidad y por supuesto para el cliente. Para la aplicación de Seis Sigma en cualquier proceso, se recomienda invertir el mayor tiempo posible en la etapa de Definir, ya que es muy común que el experimentador se precipite a las siguientes fases sin que la base que es esta etapa de Definir quede sólida, y la consecuencia es que el trabajo resulta redundante o se tienen que hacer experimentos de emergencia para corregir los experimentos ya hechos.

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Referencias 

https://utcj.neolms.com/files/7052842/Control_Eestadistico_de_la_Calidad_ y_Seis_Sigma_Humberto_Gutierrez_Pulido(4).pdf?lmsauth=29064dafa41e1 3216423df5ce744998c62ab3a6e



https://es.scribd.com/document/263008619/Diseno-de-experimentos



https://www.google.com.mx/search?q=que+es+la+se%C3%B1al+ruido&oq= que+es+la+se%C3%B1al+ruido+&aqs=chrome..69i57j0l5.10360j0j4&source id=chrome&ie=UTF-8



http://www.ptolomeo.unam.mx:8080/jspui/bitstream/132.248.52.100/88/13/A 13.pdf



https://www.google.com.mx/search?q=que+es+un+dise%C3%B1o+robusto &oq=que+es+un+dise%C3%B1o+ro&aqs=chrome.1.69i57j0l2.8442j0j4&sou rceid=chrome&ie=UTF-8

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