IV MEJORA

FASE DE MEJORA
H. Hernández / P. Reyes Sept. 2007
FASE DE MEJORA
H. Hernández / P. Reyes
Septiembre 2007
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H. Hernández / P. Reyes Sept. 2007
FASE DE MEJORA
Definir
Definir
Medir
Analizar
Mejorar
Mejorar
Controlar
Controlar
En la fase de Análisis identificamos las causas de variación. En esta fase
utilizamos el diseño de experimentos (DOE), para seleccionar las causas
que más afectan nuestro CTQ e investigar estás 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.
Objetivos:

Conocer el uso de las herramientas de mejora.

Conducir el diseño de experimentos para la optimización de procesos.

Obtener las mejoras del proceso en el proyecto.
Herramientas:
No.
5-1
Herramient
a
Diseño de
experiment
os
factoriales
2k
Para que es usada.
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.
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Etapas:
1. Mostrar las causas potenciales y caracterización de X´s:
En la fase de análisis encontramos los pocos vitales X’s, en esta fase vamos
a determinar aquellos que específicamente afectan nuestro proceso. Esto
se lleva a cabo a través de datos históricos, conocimiento y discusiones. En
base a lo anterior también desechamos 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 como 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
 En la optimización es utilizada para determinar los niveles más apropiados de
los pocos vitales.
 Sirve para comparar el resultado experimental contra el proceso actual
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2. 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, estamos interesados en proponer los niveles
óptimos para cada factor.
Para poder hacerlo generamos la función de transferencia, mediante
análisis de regresión , simple o múltiple. Al realizarlo tendremos una solución
que nos permitirá alcanzar el objetivo que es la optimización del proceso.
Para conducir un diseño de experimentos debemos 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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RESUMEN DE LA FASE DE MEJORA
El
DOE
con
una
planeación
adecuada
variando
varios
factores
simultáneamente permite identificar su efecto combinado en forma
económica:
o Se pueden identificar los factores que son significativos
o Se pueden lograr mejoras en la calidad y productividad
o No es necesario un conocimiento profundo estadístico
o Las conclusiones obtenidas son confiables
o Se
pueden
encontrar
los
mejores
niveles
de
factores
controlables que inmunizen al proceso contra variaciones en
factores no controlables

Es una prueba o serie de pruebas donde se inducen cambios
deliberados en las variables de entrada de un proceso, para
observar su influencia en la variable de salida o respuesta

Es el proceso de planear un experimento para obtener datos
apropiados,
que
pueden
ser
analizados
mediante
métodos
estadísticos, con objeto de producir conclusiones válidas y objetivas.
Cambios deliberados y sistemáticos de las variables de entrada (factores)
para observar los cambios correspondientes en la salida (respuesta).
Entradas
Salidas (Y)
Entradas
Salidas (Y)
Diseño de
Producto
Proceso
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Términos utilizados en DOE:

Obtención de réplicas (repetición del experimento): Para determinar
el
error
experimental
con
objeto
de
identificar
diferencias
significativas estadísticamente en los datos observados

Aleatorización, hacer los experimentos en forma aleatoria:
o Permite confundir el efecto de los factores no controlables

Análisis por bloques, para mejorar la precisión del experimento
o Un bloque es una porción del material experimental que es
más homogéneo que el total del material experimental.
o Se comparan las condiciones de interés dentro de cada
bloque

Los factores son los elementos que cambian durante un experimento
para observar su impacto sobre la salida. Se designan como A, B, C,
etc.
- Los factores pueden ser cuantitativos o cualitativos
- Los niveles se designan como alto / bajo (-1, +1) o (1,2)
Factor
Niveles
B. Temp de Moldeo
600
E. Tipo de Material
Nylon

700
Acetal
Orden aleatorio
-
El orden de las corridas aleatorio, reduce los efectos de
variables que no se consideraron en el diseño.

Bloqueo
-
Orden de corridas aleatorio en cada bloque
(Ej. , bloque de tiempo: AM vs PM, o Día 1 vs Día 2).

Bloques: Unidades experimentales homogéneas
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
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Colinealidad
-
Ocurre
cuando
2
variables
están
completamente
correlacionadas

Confundidos
-
Cuando el efecto de un factor no se puede separar del efecto
de alguna de sus interacciones (A y BC, B y AC)

Error
experimental:
variación
en
respuesta
bajo
las
mismas
condiciones de prueba. También se denomina error residual.

Primer orden: se refiere a la potencia a la cuál un factor aparece en
el modelo. Si la “X” representa un factor y “B” su efecto, entonces el
siguiente modelo es de primer orden para X1 y X2:
Y = Bo + B1*X1 + B2*X2 + error

Fraccional: un arreglo con menos experimentos que el arreglo
completo (1/2, ¼, etc.)

Factorial completo: arreglo experimental que considera todas las
combinaciones de factores y niveles

Interacción: ocurre cuando el efecto de un factor de entrada en la
respuesta depende del nivel de otro factor de entrada diferente

Nivel: un valor específico para un factor controlable de entrada
(100ºC, 120ºC, 140ºC)

Efecto
principal:
un
estimado
del
efecto
independientemente del efecto de los demás
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de
un
factor
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
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Residuales: Es la diferencia ente las respuestas experimentales y los
valores estimados por el modelo
Resolución:

Resolución I: Experimentos donde se varia sólo un factor a la vez

Resolución II: Experimentos donde algunos efectos principales se
confunden, es indeseable

Resolución III- Exp. Fraccionales: Experimentos fraccionales donde no
se confunden los efectos principales entre sí, sólo con sus
interacciones de dos factores

Resolución IV- Exp. Fraccionales: No se confunden los efectos
principales ni con sus interacciones pero si lo hacen las interacciones
entre si

Resolución V – Exp. Fraccionales: Sólo puede haber confusión entre
interacciones de dos factores con interacciones de tres factores o de
mayor orden

Resolución VI
- Exp. Factorial completo V+, Experimentos sin
confusión, factoriales completos o dos bloques de 16 experimentos

Resolución VII – Exp. Factoriales completos, Experimentos en 8
bloques de experimentos
El Diseño de experimentos tiene como objetivos determinar:

Las X’s con mayor influencia en las Y’s

El mejor valor de X’s para lograr Y’s nominales

El mejor valor de X’s de manera que la variabilidad de Y sea
pequeña

El mejor valor de las X’s de manera que se minimizen los efectos de
las Z’s – Proceso robusto
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Pasos del DOE:

Establecer objetivos

Seleccionar variables del proceso

Seleccionar un diseño experimental

Ejecutar el diseño

Verificar que los
datos
sean consistentes
con los
supuestos
experimentales

Analizar e interpretar los resultados

Usar / presentar los resultados
Objetivos:
La selección de un diseño experimental depende de los objetivos del
experimento y del número de factores a ser investigados:

Objetivo comparativo

Objetivo de filtraje de factores

Objetivo del método de superficie de respuesta

Optimizar las respuestas cuando los factores son proporciones en un
objetivo de mezclas

Ajuste óptimo en un objetivo de modelo de regresión
Selección y escala de variables del proceso
Las variables de proceso incluyen ambas entradas y salidas, es decir factores y
respuestas. La selección de estas variables debe:

Incluir todos los factores relevantes

Ser brillantes en seleccionar los niveles de factores bajos y altos

Evitar ajustes de factores para combinaciones imprácticas o imposibles

Incluir todas las respuestas relevantes

Evitar usar respuestas que combinen dos o más mediciones de proceso

Evitar valores extremos en los factores de entrada
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Claves para Experimentar con Éxito
1. Medición Adecuada de los Resultados
Usar un resultado relacionado directamente con la función del proceso,
usar datos variables..
2. Diseño Experimental Sólido
Ni el mejor análisis de datos puede compensar un experimento mal
diseñado. Selecciona cuidadosamente la respuesta de salida, los factores
y los niveles así como el esquema del DEE.
3. Planeación Metículosa
Para asegurar que las condiciones se puedan controlar como se estableció
en el diseño experimental, se deben preparar con anticipación todos los
recursos (gente, materiales, etc.) necesarios para realizar el experimento.
4. Sistemas de Medición Verificados
Para asegurar que todos los datos sean “buenos”, verifica todos los sistemas
de medición antes de realizar el DEE.
5. Identifica las Unidades Experimentales
Marca cada unidad de acuerdo con la condición experimental que la
produce. De lo contrario, se perderá toda la información.
Pasos para Diseñar y Realizar un Diseño de Experimentos
1. Observar datos históricos y/o recolectar datos para establecer la
capacidad actual del proceso debe estar en control estadístico.
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2. Determinar el objetivo del experimento (CTQs a mejorar).
3. Por medio de un equipo de trabajo multidisciplinario
Determinar qué se va a medir como resultado del experimento.
4. Identificar los factores (factores de control y de ruido) que pueden
afectar el resultado.
5. Determinar el número de niveles de cada factor y sus valores reales.
6. Seleccionar un esquema experimental que acomode los factores y
niveles seleccionados y decidir el número de replicas.
7. Verificar todos los sistemas de medición (R&R < 10%)
8. Planear y preparar los recursos (gente, materiales, etc.) para llevar a
cabo el experimento. Hacer un plan de prueba.
9. Realizar el experimento, marcar partes con la condición experimental
que la produce.
10. Medir las unidades experimentales.
11. Analizar los datos e identificar los factores significacivos.
12. Determinar la combinación de niveles de factores que mejor alcance el
objetivo.
13. Correr un experimento de confimación con esta combinación "óptima".
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14. Asegurar que los mejores niveles para los factores significativos se
mantengan por largo tiempo mediante la implementación de Procesos de
Operación Estándar y controles visuales.
15. Re evaluar la capacidad del proceso.
Los Factores Pueden Afectar...
1. La Variación del Resultado
3. La Variación y el Promedio
Temp
Alta
Tiempo de
Ciclo Largo
Temp
Baja
Tiempo de
Ciclo Corto
Dimensión de la Parte
Dimensión de la Parte
2. El Resultado Promedio
Presión de
Sujeción Baja
Presión de
Sujeción Alta
4. Ni la Variación ni el Promedio
Dimensión de la Parte
Ambos materiales
producen el
mismo resultado
Dimensión de la Parte
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Tipos de Salidas
Las salidas se clasifican de acuerdo con nuestros objetivos.
Objetivo
Ejemplos de Salidas
1. El Valor Meta es el Mejor
Lograr un
valor meta con
variación mínima
• Dimensión de la Parte
• Voltaje
• ILD de Uretano
Meta
2. El Valor Mínimo es el Mejor
Tendencia de
salida hacia cero
0
• Tiempo de Ciclo
• Contracción de la
Parte
• Desviación
3. El Valor Máximo es el MejorTendencia de salida •
hacia arriba
Fuerza
• Durabilidad
Estrategia cuando el “Valor Meta es Mejor”
Paso 1: Encuentra los factores que
afectan la variación. Usa estos
factores para reducir al mínimo
la variación.
Paso 2: Encuentra los factores que
desplazan el promedio (y no
afectan la variación). Usa estos
factores para ajustar la salida
promedio con la meta deseada.
Meta
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Estrategia cuando el
“Valor Mínimo es Mejor”
Tendencia de
salida baja
0
• El objetivo en este caso es encontrar los factores que
afectan la salida promedio (tiempo). Usa estos factores para
hacer que la tendencia del promedio sea baja.
• Cuando se reduce la variación en la salida al mínimo,
también se mejora la salida al detectar los factores que
contribuyen en gran medida a la variación.
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Respuesta de Salida
La salida que se mide como resultado del experimento
y se usa para juzgar los efectos de los factores.
Factores
Dimensión de la Parte
A.
B.
C.
D.
E.
Las variables de entrada de proceso que se
establecen a diferentes niveles para observar
su efecto en la salida.
Tiempo de Ciclo
Temp. de Moldeo
Presión de Sujeción
Tiempo de Sujeción
Tipo de Material
Factor
B. Temp. de Moldeo
E. Tipo de Material
Acetal
Niveles
Los valores en los que se establecen los factores.
Tiempo x Temp:
El mejor nivel de tiempo
depende de la
temperatura establecida.
Interacciones
El grado en que los factores dependen unos de otros.
Algunos experimentos evalúan el efecto de las
interacciones; otros no.
Pruebas o Corridas Experimentales
Las combinaciones de pruebas específicas de factores y
niveles que se corren durante el experimento.
Corridas
A
B
C
D
E
1
-1
-1
-1
-1
-1
2
-1
-1
+1
+1
+1
3
.
.
-1
+1
-1
+1
+1
-1=Nivel Bajo
Tabla ANOVA – Experimento de
Tratamiento Térmico
Origen
DF
SS Sec
SS Aj
MS Aj
F
P
Temp
1
162.000
162.00
162.00
46.29
0.002
Tiempo
1
2.000
2.000
2.000
0.57
0.492
Temp*
Tiempo
1
72.000
72.000
72.000
20.57
0.011
Error
4
14.000
14.000
3.500
Total
7
250.000
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Niveles
600° 700°
Nylon
La Temperatura
es significativa.
El Tiempo, por
sí solo, no es
significativo.
El Tiempo, en
combinación
con la
Temperatura,
es significativa.
+1=Nivel Alto
Datos
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Preguntas de examen
1. En cada experimento hay un error experimental, ¿Cuál de las
afirmaciones siguientes es verdadera?
a. El error se debe a la falta de uniformidad del material usado en el
experimento y a la variabilidad inherente de la técnica experimental
b. El error puede ser cambiado estadísticamente aumentando los grados
de libertad
c. El error puede ser reducido solo al mejorar el material
d. En un diseño de experimentos bien diseñado no hay efectos de
interacción
2. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta?
a. Las variables son confundidas si son difíciles de estudiar
b. Dos o más variables están confundidas si sus efectos no pueden ser
separados dados los datos experimentales
c. Las variables están confundidas si forman una combinación lineal
d. Dos o más variables se confunden si producen los mismos efectos
3. Un experimento 23 significa que se está considerando:
a. Dos niveles de tres factores
b. Dos variables dependientes y tres variables independientes
c. Dos variables pasa / no pasa y tres variables continuas
d. Tres niveles de dos factores
Resp. 1 a, 2 b, 3 d
4. Un experimento se corre con 8 factores. Dos de los cuales son
temperatura (25, 50 y 75º) y presión (14, 28,42 y 56 psi). ¿Cuántos grados de
libertad se requieren para determinar el efecto de la interacción entre
temperatura y presión?
a. 1
b. 2
c. 4
d. 6
5. Los experimentos pueden tener diferentes objetivos. ¿Cuál de los
siguientes deben ser incluidos en las opciones?
I. Objetivo comparativo
II. Objetivo de filtraje
III. Objetivo de optimización de proporción de mezclas
IV. Determinación de la superficie de respuestas
a. I, II y III
c. I, III y IV
b. II y III
d. I, II, III y IV
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6. Identificar los supuestos que NO son hechos cuando se realiza un
experimento:
a. Que el sistema medición sea capaz para todas las respuestas incluidas
b. Que los factores sean los únicos de importancia
c. Que el proceso permanezca relativamente estable durante la
realización de las pruebas
d. Que el comportamiento de los residuos sea adecuado
Resp. 7 a, 8 d, 9 b
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