III ANALISIS

FASE DE ANÁLISIS SEIS SIGMA BB
H. Hernández / P. Reyes Noviembre 2007
FASE DE ANÁLISIS
Primitivo Reyes Aguilar
Noviembre de 2007
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FASE DE ANÁLISIS SEIS SIGMA BB
H. Hernández / P. Reyes Noviembre 2007
FASE DE ANALISIS
Definir
Definir
Medir
Analizar
Analizar
Mejorar
Mejorar
Controlar
Controlar
En esta fase se efectuará el análisis de los datos obtenidos en la etapa de
Medición, con el propósito de conocer las relaciones causales. La
información de este análisis nos proporcionará evidencias de las fuentes
de variación y desempeño insatisfactorio, el cual es de gran utilidad para
la mejora del proceso.
Los objetivos de esta fase son:

Aprender el uso de las herramientas de la fase de análisis.

Determinar en que nivel de desempeño del proceso nos encontramos
actualmente.

Identificar cuales son las fuentes de variación. Por ejemplo mediante
el análisis Multi-Vari podemos determinar las fuentes que presentan
mayor variación, a través de la descomposición de los componentes
de variabilidad del proceso. las cuáles pueden ser, por ejemplo: de
lote a lote, dentro del lote, de turno a turno, entre turnos, dentro del
turno, de máquina a máquina, dentro de la máquina, de operador a
operador, dentro del operador, entre operadores, etc.
Las herramientas que se incluyen en está fase son:
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No.
4.1
4.2
4.3
4.4
4.5
4.6
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Herramienta
Capacidad del proceso.
Para qué es utilizada?
Determinar cual es el desempeño del
proceso para cumplir con los limites de
especificaciones.
Mediciones para seis sigma
Mide la capacidad del proceso en
términos cuantificables, monitoreandolo
para su mejora a través del tiempo.
AMEF (FMEA)
Identificar las maneras en las cuales un
proceso puede fallar para alcanzar los
requerimientos críticos del cliente. Estimar
el riesgo de la causas específicas en
relación con estas fallas.
Intervalos de confianza y Herramienta utilizada para ser inferencias
Pruebas de hipótesis
de la población a partir de una muestra.
Tablas de contingencia
Comparación de valores esperados vs.
observados.
Análisis Multivari
El objetivo general de las cartas Multi-Vari
es, descubrir los componentes de
variación en el proceso y cuantificar las
diferentes fuentes de variabilidad.
Análisis de Varianza (ANOVA)
4.7
4.8
Análisis de Regresión
Metodología para analizar la variación
entre muestras y al interior de las mismas
con varianzas. Nos sirve para comparar
dos o más medias poblacionales.
Sirve para predecir el valor de una
variable a partir de una o más variables.
Es usada para conocer las relaciones que
existen entre las variables dependientes e
independientes.
La fase de análisis consta de las siguientes etapas:
1) Determinar la capacidad del proceso.La capacidad del proceso mide la habilidad del proceso para cumplir
con los requerimientos. Compara la variación del proceso
variación permitida por el cliente.
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contra la
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Utilizando la herramienta “mediciones para Seis Sigma” calculamos lo
siguiente:

DPU : es la relación de la cantidad de defectos, entre el número de
unidades producidas.

DPO: es similar al DPU excepto porque considera el numero total
de oportunidades que existen para que un defecto ocurra.

DPMO (PPM) = es el producto de DPO X 1,000,000.

Sigma a corto plazo
(ST): es el nivel de desviaciones estándar
(sigma) en el cual se encuentra nuestro proceso.

Sigma a Largo plazo (LT) : Es el sigma a corto plazo – 1.5, por el
desplazamiento que tiene la media a lo largo del tiempo, si no se
toma antes una medida preventiva.
2) Definir el objetivo de desempeño.En esta etapa estamos interesados en conocer la meta hacia la cual nos
dirigimos, o sea cuales son los niveles sigma esperados
en nuestro
proceso en el tiempo.
Una opción es realizar un Benchmarking, el cual es el mecanismo para
identificar y comparar quien tiene el mejor desempeño del proceso, ya
sea dentro de la compañía u otra compañía, y comparamos nuestros
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valores contra ese parámetro de referencia para determinar el “GAP”
existente. e identificar acciones para reducirlo.
3) Identificar las fuentes de variación.Cuando un proceso se encuentra fuera de las especificaciones
permitidas, se tiene evidencia de que existe variación. Para comprobarlo
utilizamos alguna de las herramientas de análisis, según sea el el caso por
ejemplo, el análisis Multi-Vari es una herramienta estadística que nos
permite determinar las fuentes que presentan mayor variación, a través
de la descomposición de los componentes de variabilidad del proceso.
Una vez determinadas las causas de variación, nos enfocaremos en los
“pocos vitales X” que están afectando la variable de respuesta “y”. Una
opción para priorizar estas causas es el uso del “diagrama de Pareto”.
Variación del
Proceso
Variación Actual del Proceso
Variación a Largo
Plazo
Variación a Corto
Plazo
Exactitud
(Sesgo)
Variación del Proceso de Medición
Variación debida al
Equipo de Medición
Variación debida al
operador
Precisión
(Error de Medición)
Discriminación
(Resolución)
Figura 1 Posibles fuentes de variación del proceso.
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Otras fuentes de
Variación
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FASE DE ANÁLISIS RESUMEN
El proceso de análisis que se recomienda es el siguiente:
QFD
FASE DE ANÁLISIS
Diagrama de
relaciones
Diagrama de
Ishikawa
Diagrama
de Árbol
Diagrama
Causa Efecto
Definición
Y=X1 + X2+. .Xn
CTQs = Ys
Operatividad
Medición Y,
X1, X2, Xn
Análisis del Modo y Efecto de
Falla (AMEF)
X's
Causas
potenciales
Pruebas
de
hipótesis
Diagrama
de Flujo
del
proceso
X's vitales
No
¿Causa
Raíz?
Salidas de la Fase de Análisis
o Causas raíz validadas
o Guía de oportunidades de mejora
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Si
Causas raíz
validadas
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Resumen de la validación de las causas
# de
Causa
1
2
3
4
5
6
7
Causas
Resultados
Ensamble de ojillos, bloques y
contrapesos no adecuados en
aspas.
SI ES CAUSA RAIZ
Amortiguadores dañados.
Desgaste de bujes en los
carretes.
Fabricación y reemplazo de
ejes y poleas no adecuados en
ensamble de aspas.
Desalineamiento de poleas y
bandas de transmisión de
aspas.
Método de Balanceo no
adecuado.
Desalineación de pinolas en
cuna.
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SI ES CAUSA RAIZ
Causa
Raíz
X
X
NO ES CAUSA RAIZ
NO ES CAUSA RAIZ
SI ES CAUSA RAIZ
X
SI ES CAUSA RAIZ
X
NO ES CAUSA RAIZ